ننظر في مشكلة توسيع نماذج الشكل التوليدية العميقة إلى دقة عالية. مستوحين من تمثيل الرؤية القياسية للأجسام، نقدّم طريقة جديدة لزيادة دقة كائنات ثلاثية الأبعاد في الفضاء البكسي (الفيوكسل) بسرعة، من خلال شبكات تُنفّذ عملية تحسين الدقة في التمثيلات العمقية المتعامدة الستة. يُمكّننا هذا من إنشاء كائنات ثلاثية الأبعاد بدقة عالية بشكل أكثر كفاءة مقارنة بالطرق التي تعمل مباشرة في الفضاء ثلاثي الأبعاد. ونُحلّل مشكلة تحسين الدقة في التمثيلات العمقية ثنائية الأبعاد إلى جزأين: التنبؤ بالشكل الظلّي (السيليويت) والتنبؤ بالعمق، بهدف التقاط كل من البنية الهيكلية والتفاصيل الدقيقة. هذا يسمح لطريقتنا بتحقيق حواف حادة بشكل أكثر سهولة مقارنة بشبكة واحدة. وقد قمنا بتقييم عملنا من خلال عدة تجارب تتعلق بكائنات ثلاثية الأبعاد بدقة عالية، ونُظهر أن نظامنا قادر على التنبؤ بدقة بكائنات جديدة بمقاسات تصل إلى 512×512×512 – وهي أعلى دقة مُبلغ عنها حتى الآن لهذه المهمة. كما نحقق أداءً متقدماً على مستوى الحالة الحالية (state-of-the-art) في إعادة بناء الكائنات ثلاثية الأبعاد من الصور الملونة (RGB) على مجموعة بيانات ShapeNet، ونُثبت أيضاً أول طريقة فعّالة لتحسين الدقة ثلاثية الأبعاد (3D super-resolution).