يهدف التوافق البياني إلى إقامة تقابلات بين الرؤوس في الرسوم البيانية بحيث تتفق كل من خصائص الرؤوس والحواف. تم مؤخرًا اقتراح عدة طرق تعتمد على التعلم لتحديد التقابلات بين نقاط المفتاح في الصور، وذلك باستخدام صيغ تطابق بيانيات عميقة. وعلى الرغم من أن هذه الأساليب تركز بشكل رئيسي على تعلم خصائص الرؤوس والحواف، فإنها تتجاهل تمامًا البنية ثلاثية الأبعاد للأجسام الكامنة وراء الأجسام ثلاثية الأبعاد المُصوَّرة في الصور ثنائية الأبعاد. ونُغطي هذا الفجوة من خلال اقتراح إطار عمل قابل للتدريب يستفيد من الشبكات العصبية البيانية لتعلم نموذج هندسي ثلاثي الأبعاد قابل للتشوه من مجموعات صور غير متجانسة، أي مجموعة من الصور التي تُظهر أمثلة مختلفة من الأجسام من نفس الفئة. ونُظهر تجريبيًا أن طريقة عملنا تتفوق على الطرق الحديثة القائمة على التعلم في تطابق الرسوم البيانية من حيث الدقة وخطأ الاتساق الدوري، مع إمكانية استخلاص البنية ثلاثية الأبعاد الكامنة للأجسام المُصوَّرة في الصور ثنائية الأبعاد.