論文の概要: Texture Generation with Neural Cellular Automata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07299v1
- Date: Sat, 15 May 2021 22:05:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 15:01:17.640774
- Title: Texture Generation with Neural Cellular Automata
- Title（参考訳）: ニューラルセルオートマトンによるテクスチャ生成
- Authors: Alexander Mordvintsev, Eyvind Niklasson, Ettore Randazzo
- Abstract要約: 一つのテンプレート画像からテクスチャジェネレータを学習する。
NCAモデルで示される振る舞いは、テクスチャを生成するための学習された分散されたローカルアルゴリズムであると主張します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.70093734012121
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Neural Cellular Automata (NCA) have shown a remarkable ability to learn the
required rules to "grow" images, classify morphologies, segment images, as well
as to do general computation such as path-finding. We believe the inductive
prior they introduce lends itself to the generation of textures. Textures in
the natural world are often generated by variants of locally interacting
reaction-diffusion systems. Human-made textures are likewise often generated in
a local manner (textile weaving, for instance) or using rules with local
dependencies (regular grids or geometric patterns). We demonstrate learning a
texture generator from a single template image, with the generation method
being embarrassingly parallel, exhibiting quick convergence and high fidelity
of output, and requiring only some minimal assumptions around the underlying
state manifold. Furthermore, we investigate properties of the learned models
that are both useful and interesting, such as non-stationary dynamics and an
inherent robustness to damage. Finally, we make qualitative claims that the
behaviour exhibited by the NCA model is a learned, distributed, local algorithm
to generate a texture, setting our method apart from existing work on texture
generation. We discuss the advantages of such a paradigm.
- Abstract（参考訳）: ニューラル・セル・オートマトン(nca)は、画像の「成長」、形態学の分類、セグメンテーション画像の分類、パス探索などの一般的な計算に必要な規則を学習する能力を示した。
私たちは、彼らが導入する誘導性は、テクスチャの生成に貸すものだと信じています。
自然界のテクスチャはしばしば局所的に相互作用する反応拡散系の変種によって生成される。
ヒューマンメイドのテクスチャも、ローカルな方法(例えば、テクスチャウィービング)や、ローカルな依存(正規のグリッドや幾何学的なパターン)のルールで生成されることが多い。
本稿では,単一テンプレート画像からテクスチャ生成器を学習し,生成手法を恥ずかしいほど並列にし,高速収束と出力の忠実性を示し,基礎となる状態多様体の周囲に最小限の仮定しか必要としないことを示す。
さらに,非定常ダイナミクスや損傷に対する固有のロバスト性など,有用かつ興味深い学習モデルの特性について検討する。
最後に, ncaモデルが提示する行動は, テクスチャ生成のための学習, 分散, 局所的なアルゴリズムであり, 既存のテクスチャ生成の作業とは別物であるという定性的な主張を行う。
このようなパラダイムの利点について論じる。
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