في هذه الدراسة، نقترح إطارًا متكاملًا من البداية إلى النهاية لتعلم وصفات محليّة متعددة الأوجه للسحاب النقطية ثلاثية الأبعاد. لاعتماد تمثيل متعدد الأوجه مشابه، تعتمد الدراسات الحالية على وجهات نظر مُصممة يدويًا لتنفيذ التصوير في مرحلة ما قبل المعالجة، وهي مرحلة منفصلة عن مرحلة تعلم الوصفات اللاحقة. في إطارنا، ندمج عملية التصوير متعدد الأوجه داخل الشبكات العصبية باستخدام مُرسِّم قابِل للتفاضل، مما يسمح لوجهات النظر بأن تكون مُعاملات قابلة للتحسين، بهدف التقاط سياق محلي أكثر إفادة حول النقاط المهمة. وللحصول على وصفات تميّزية، صممنا أيضًا وحدة تجميع ناعمة للوجهات (soft-view pooling) لدمج ميزات التصفية عبر الأوجه بطريقة تراعي الانتباه. أظهرت التجارب الواسعة على معايير تسجيل السحاب النقطية الثلاثية الأبعاد الحالية أن طريقتنا تتفوّق على الوصفات المحلية الحالية من حيث الجوانب الكمية والنوعية.