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#117
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
フローベースの点群生成ネットワークの提案．点群生成，オートエンコーダー，2Dからの再構成に利用．アフィン変換を用いた離散かつ可逆なネットワークを用いることでODEなどのソルバーなしで学習でき，トレーニングとサンプリングを高速に行うことができる．
新規性
離散なままフローベースの点群生成を実現した点が新規．VAEのアイデアでモンテカルロサンプリングとReparametrization Trickを用いてKL Divergenceを最小化する．点群のエンコーダーにはPointNetを用い，ランダム（あるいは画像をPriorとする）Latentとアフィン変換に対する入出力にMLPを用いる．
結果
ShapeNetのサブセットで学習，既存の点群生成手法に近い性能を達成．既存のフローベースの点群生成ネットワークであるPointFlowよりも圧倒的に短時間で学習・推論が可能．
その他（なぜ通ったか？等）
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