任务
用自回归的方式来生成三维形状(3D Shape)。
问题
（1）怎么压缩数据（在分辨率较高的时候会造成内存开销过大）
（2）如何以自回归的方式生成结果
方法
整个过程分为三个阶段，(1)输入一个八叉树序列。（2）将其压缩为一个短的序列。（3）训练一个标准的transformer解码器。当完成训练以后，可以利用transformer生成一个序列向量，并且解压解码。
序列化的八叉树
首先对一个体素化的shape，用一个包围盒(bounding cube)将其围住，并对其进行细分，每一次都划分8个小的cubes。当一个cube里面，全部为空时，就停止划分。重复以上过程，直到达到体素的分辨率为止。下一步，需要将这个结果序列化为一系列连续的token。
?作者以广度优先的方式，遍历八叉树，从而能够得到一个序列化的数据(对于每个cell，作者用1代表空，用2代表混合，用3代表全满)。在这里，作者增加了一种空间的编码方式，用来替代1维的位置编码，用到这种特殊的transformer中。如上图左边的图所示，在Y轴上按照分辨率进行了编码。在每一个坐标轴上，作者都进行了这一个操作。因此，对于每一个cell，就得到了4个不同的ID：v(c), px(c), py(c), pz(c)。v(c)代表一个cell本身的值，px(c)等代表在不同的坐标轴上对shape进行编码后得到的值。
【注】这种编码方式并不需要从生成模型中获取，可以直接基于他们自己的值进行推断。这种空间位置的编码方式来替代原来的PE是值得学习的点。
序列压缩
简单的将体素做一维的展开会带来极大的运算开销，因此作者对分层的八叉树做了特殊的展开。作者在压缩时，考虑了两个原则，首先，对于所有的cell，并不是公平考虑的，应该重点考虑细节上的cell。此外，应该空间上更接近的而不是序列上更接近的单元压缩在一起。
解码
解码的过程非常重要，首先，需要生成压缩的单元信息，其次，需要从生成的信息进行解压缩的操作。解压缩的过程，只利用简单的上采样是不够的，这会丧失自编码的属性。因此，作者首先对于一系列压缩的token，首先进行反卷积，得到上采样的结果，之后需要计算依赖关系。
思索
文章的idea不错，空间编码替代常规的PE非常的新颖，但是个人任务论文对于解码等很多细节的描述并不完善，导致无法进一步研究，论文也没有开源，进一步增加了研究的难度