低解像度の全体データ(Lv0)と高解像度の部分データ(Lv1)に対する二つのCNNである G₀(青)、G₁(緑)を組み合わせて高解像度の流れ場を予測します。最初に、高解像度(Lv1)の物体形状の符号付き距離関数(SDF)の全体データとそれをダウンサンプリングした低解像度(Lv0)のSDFを用意します。高解像度ネットワークG₁は、符号化部分と復号化部分に分割されます。高解像度SDFの一部をG₁により符号化した後ダウンサンプリングし、解像度をG₀の符号化データと合わせます。低解像度SDFから流れ場全体を予測するG₀の符号化データより、G₁の予測領域と対応する部分(256×256)を切り出し、G₁の符号化データ(256×256)と足し合わせた後G₁で復号化することで、大域的に整合した高解像度の流れ場の一部分を予測します。