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SILSA: Sliding-Window Slice Latents for Topology-Preserving High-Resolution 3D Generation
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- SILSA generates high-resolution 3D shapes using compact sliding-window slice latents instead of expensive voxel tokens, preserving topology through persistence diagram supervision.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building 3D generative models who need faster inference, lower memory use, and better structural fidelity for complex shapes.
- Achtung
- Paper is recent preprint accepted at NeurIPS 2026; real-world performance on diverse shape categories and comparison to production systems remains to be validated.
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- rag
- serving
- token
Die Patterns dahinter
- Sliding Window Management
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Agent Context Preservation and Recovery
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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