आकार-निर्माण एक नया 3D जनरेटिव मॉडल है जिसका उद्देश्य बड़े पैमाने पर डेटा को कुशल तरीके से प्रशिक्षित करना है, जो 10 मिलियन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध आकृतियों का उपयोग करने में सक्षम है। हमने नवीन रूप से वेवलेट ट्री प्रतिनिधित्व पेश किया है, जो आकृतियों को संक्षेपित करने के लिए सबबैंड गुणांक फ़िल्टरिंग योजना तैयार करके, और फिर निम्न-रिज़ॉल्यूशन ग्रिड में प्रतिनिधित्व को व्यवस्थित करने के लिए सबबैंड गुणांक पैकिंग योजना को डिज़ाइन करके किया गया है, जिससे यह प्रसार मॉडल उत्पन्न कर सकता है। इसके अलावा, हमने सबबैंड अनुकूली प्रशिक्षण रणनीति भी प्रस्तावित की है, जिससे हमारे मॉडल मोटे और बारीक वेवलेट गुणांकों को प्रभावी ढंग से उत्पन्न करना सीख पाते हैं। अंत में, हमने अपने ढाँचे को अतिरिक्त इनपुट स्थितियों द्वारा नियंत्रित करने के लिए विस्तारित किया है, ताकि यह विभिन्न विधाओं से आकृतियाँ उत्पन्न कर सके, जैसे कि एकल/बहु-दृश्य छवियाँ, पॉइंट क्लाउड और निम्न-रिज़ॉल्यूशन वॉल्यूम। बड़े पैमाने पर प्रयोगों में, हमने बिना शर्त पीढ़ी, आकार पूर्णता और सशर्त पीढ़ी जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों को दिखाया है। हमारा तरीका न केवल उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम प्रदान करने के मामले में मौजूदा तकनीक से आगे है, बल्कि आकृतियों को कुशलतापूर्वक कुछ ही सेकंड में उत्पन्न करता है, आमतौर पर अधिकांश परिस्थितियों में केवल 2 सेकंड में।