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下图是论文的结构图，xqscαfxqscαf,q, s表示的是四元组表示的旋转平移，f是语义特征。语义的渲染方式跟图像的渲染方式一样。只不过如果直接渲染高位的SAM或者CLIP特征的话，维度会很高，这就会造成基础管线并不支持 这样的操作。为了简化问题，语义特征先优化一个低维的语义特征，然后进行升维。升维的信息用2d的基础模型进行监督。通过训练优化后语义信息就潜入到f中。也许我们可以找到新的方式来优化这个特征的潜入方式。i think.