論文の概要: $\mu$NCA: Texture Generation with Ultra-Compact Neural Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13545v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 15:26:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 15:36:33.550999
• Title: $\mu$NCA: Texture Generation with Ultra-Compact Neural Cellular Automata
• Title（参考訳）: $\mu$nca:超コンパクト神経細胞オートマトンによるテクスチャ生成
• Authors: Alexander Mordvintsev and Eyvind Niklasson
• Abstract要約: 高コンパクトモデルを用いた実例に基づく手続き的テクスチャ合成の問題点について検討する。 我々は,NCA(Neural Cellular Automata)ルールによってパラメータ付けされた生成過程の学習に,微分可能プログラミングを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.00163348781422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study the problem of example-based procedural texture synthesis using highly compact models. Given a sample image, we use differentiable programming to train a generative process, parameterised by a recurrent Neural Cellular Automata (NCA) rule. Contrary to the common belief that neural networks should be significantly over-parameterised, we demonstrate that our model architecture and training procedure allows for representing complex texture patterns using just a few hundred learned parameters, making their expressivity comparable to hand-engineered procedural texture generating programs. The smallest models from the proposed $\mu$NCA family scale down to 68 parameters. When using quantisation to one byte per parameter, proposed models can be shrunk to a size range between 588 and 68 bytes. Implementation of a texture generator that uses these parameters to produce images is possible with just a few lines of GLSL or C code.
• Abstract（参考訳）: 高コンパクトモデルを用いた実例に基づく手続き的テクスチャ合成の問題点について検討する。 サンプル画像が与えられた場合、再帰的ニューラルセルオートマタ(NCA)ルールによってパラメータ化される生成過程の訓練に微分可能プログラミングを用いる。 ニューラルネットワークが大幅に過度にパラメータ化されるべきだという一般的な信念とは対照的に、我々のモデルアーキテクチャとトレーニング手順は、わずか数百の学習パラメータを使って複雑なテクスチャパターンを表現することができ、その表現性は手作業による手続き的テクスチャ生成プログラムに匹敵することを示した。 提案された$\mu$NCAファミリーの最小モデルは68パラメータまでスケールダウンする。 量子化をパラメータ毎に1バイトにする場合、提案するモデルは588バイトから68バイトの範囲に縮小することができる。 これらのパラメータを使って画像を生成するテクスチャジェネレータの実装は、わずか数行のGLSLまたはCコードで可能である。

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