无监督特征学习

GM-R^2：面向无监督几何表征与配准的生成式匹配学习

GM-R^2: Generative Matching Learning for Unsupervised Geometric Representation and Registration

把描述子学习重构成以深度图为条件的跨视角生成任务，用视图合成的代理监督隐式约束对应点特征一致性；其去噪无关的耦合 ControlNet 与可缩放等距柱状投影（无需内参的点云转深度）可直接用于无监督 3D 配准与点云到深度图的稠密投影。