EGE_Net 网格变形是一种基于深度学习的网格变形算法。它通过训练一个神经网络模型，学习输入图像中的网格特征，然后根据这些特征对输入图像进行网格变形。与传统的网格变形算法相比，EGE_Net 网格变形在算法和思路上更为清晰和直观。

EGE_Net 网格变形的主要步骤如下：

1. 数据准备：首先需要收集大量的包含网格特征的图像数据，用于训练神经网络模型。

2. 网络训练：使用收集到的数据训练一个卷积神经网络（CNN）模型，该模型可以捕捉输入图像中的网格特征。

3. 网格变形：将训练好的 CNN 模型作为特征提取器，输入到另一个 CNN 模型中，该模型负责根据输入图像的网格特征进行变形处理。

4. 输出结果：最后，将经过变形处理的图像作为输出结果返回。

与原版的网格变形算法相比，EGE_Net 网格变形在实现方式上有所不同。原版的网格变形算法通常采用传统的方法，如插值、仿射变换等，来对输入图像进行网格变形。而 EGE_Net 网格变形则采用了深度学习技术，通过训练一个神经网络模型来自动学习和识别网格特征，从而避免了传统方法中的人工干预和计算复杂度较高的问题。