論文の概要: NeuralVDB: High-resolution Sparse Volume Representation using Hierarchical Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04448v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 22:21:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:27:16.333466
• Title: NeuralVDB: High-resolution Sparse Volume Representation using Hierarchical Neural Networks
• Title（参考訳）: NeuralVDB:階層型ニューラルネットワークを用いた高分解能スパースボリューム表現
• Authors: Doyub Kim, Minjae Lee, Ken Museth
• Abstract要約: 本稿では, スパースデータの効率的な保存のための既存の業界標準であるNeuralVDBを紹介する。 我々の新しいハイブリッドデータ構造は、VDBボリュームのメモリフットプリントを桁違いに削減することができる。 また、スパースボリュームのアニメーションへの応用が、トレーニングを加速し、時間的に一貫性のあるニューラルネットワークを生成することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.033741883873721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce NeuralVDB, which improves on an existing industry standard for efficient storage of sparse volumetric data, denoted VDB, by leveraging recent advancements in machine learning. Our novel hybrid data structure can reduce the memory footprints of VDB volumes by orders of magnitude, while maintaining its flexibility and only incurring a small (user-controlled) compression errors. Specifically, NeuralVDB replaces the lower nodes of a shallow and wide VDB tree structure with multiple hierarchy neural networks that separately encode topology and value information by means of neural classifiers and regressors respectively. This approach has proven to maximize the compression ratio while maintaining the spatial adaptivity offered by the higher-level VDB data structure. For sparse signed distance fields and density volumes, we have observed compression ratios on the order of $10\times$ to more than $100\times$ from already compressed VDB inputs, with little to no visual artifacts. We also demonstrate how its application to animated sparse volumes can both accelerate training and generate temporally coherent neural networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,近年の機械学習の進歩を活用して,スパースボリュームデータの効率的な保存のための既存の業界標準であるNeuralVDBを紹介する。 この新しいハイブリッドデータ構造は,vdbボリュームのメモリフットプリントを桁違いに削減すると同時に,柔軟性を保ちながら,小さな(ユーザ制御の)圧縮エラーのみを発生させる。 具体的には、NeuralVDBは、浅いVDBツリー構造と広いVDBツリー構造の下位ノードを、トポロジと値情報をそれぞれ神経分類器と回帰器で個別にエンコードする複数の階層ニューラルネットワークに置き換える。 このアプローチは、高レベルなVDBデータ構造によって提供される空間適応性を維持しながら、圧縮比を最大化することが証明されている。 粗い符号付き距離場と密度体積については、すでに圧縮されたVDB入力から10\times$から100\times$までの圧縮比を、ビジュアルアーティファクトはほとんど、あるいは全く見ていない。 また,アニメーション・スパースボリュームへの応用がトレーニングを加速し,時間的コヒーレントなニューラルネットワークを生成することを実証する。

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