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在计算机图形学中，为了虚拟化真实世界的物体(如人或者动物等)，三维形状通常需要离散化为网格（mesh），用于真实感渲染。但是，因为设备的差异或采集方式的不同，很难针对单个三维形状得到的相同的离散化方式（固定的分辨率和连接关系）。这种同一个形状具有不同的离散化方式是计算机图形学有别于其他学科的一个重要特点，而现有的图神经网络无法有效统一不同离散化下的特征，这极大地限制了图神经网络在图形学领域的发展。