Cepheid：解耦尺度与结构，实现跨几何类别的运动补全
Cepheid根据稀疏的顶点位移补全网格的稠密运动。在单一几何类别上训练的残差先验，应用于其他类别时往往不如无参数的调和延拓。Cepheid通过学习描述运动结构的无量纲先验，并根据可观测信息估计幅度，来解决这一尺度问题。在所有评估的几何类别中，该模型均优于调和延拓，也适用于训练时未见过的布料和有肢体的物体。该方法无需骨架、配准或网格间对应关系。同一先验无需重新训练，也可用于点跟踪动物视频和机器人抓取柔软物体的场景。
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