3次元形状の表面を生成するための手法を提案する。本手法は、3次元形状をパラメトリックな表面要素の集合として表現し、ボクセルグリッドやポイントクラウドを生成する従来の手法とは異なり、形状の表面表現を自然に推定することができる。本研究で提案する新しい形状生成フレームワーク「AtlasNet」は、その革新性に加え、精度の向上や汎化能力の強化、メモリの制約なしに任意の解像度の形状を生成可能な点など、顕著な利点を備えている。ShapeNetベンチマークを用いて、2つの応用事例（i）形状のオートエンコーディング、（ii）静止画像からの単一ビュー再構成）において、これらの利点を実証し、強力なベースラインと比較した。さらに、形状変形（morphing）、パラメトリゼーション、スーパーレゾリューション、マッチング、共セグメンテーションなど、他の応用分野における潜在的な有効性も示している。