論文の概要: HyperINR: A Fast and Predictive Hypernetwork for Implicit Neural Representations via Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04188v1
• Date: Sun, 9 Apr 2023 08:10:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 17:10:04.303098
• Title: HyperINR: A Fast and Predictive Hypernetwork for Implicit Neural Representations via Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: HyperINR:知識蒸留による神経表現の高速かつ予測可能なハイパーネットワーク
• Authors: Qi Wu, David Bauer, Yuyang Chen, Kwan-Liu Ma
• Abstract要約: Inlicit Neural Representations (INRs)は近年、科学的可視化の分野で大きな可能性を秘めている。 本稿では,コンパクトINRの重みを直接予測できる新しいハイパーネットワークアーキテクチャであるHyperINRを紹介する。 多分解能ハッシュ符号化ユニットのアンサンブルを一斉に利用することにより、INRは最先端の推論性能を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.44962361819199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Implicit Neural Representations (INRs) have recently exhibited immense potential in the field of scientific visualization for both data generation and visualization tasks. However, these representations often consist of large multi-layer perceptrons (MLPs), necessitating millions of operations for a single forward pass, consequently hindering interactive visual exploration. While reducing the size of the MLPs and employing efficient parametric encoding schemes can alleviate this issue, it compromises generalizability for unseen parameters, rendering it unsuitable for tasks such as temporal super-resolution. In this paper, we introduce HyperINR, a novel hypernetwork architecture capable of directly predicting the weights for a compact INR. By harnessing an ensemble of multiresolution hash encoding units in unison, the resulting INR attains state-of-the-art inference performance (up to 100x higher inference bandwidth) and can support interactive photo-realistic volume visualization. Additionally, by incorporating knowledge distillation, exceptional data and visualization generation quality is achieved, making our method valuable for real-time parameter exploration. We validate the effectiveness of the HyperINR architecture through a comprehensive ablation study. We showcase the versatility of HyperINR across three distinct scientific domains: novel view synthesis, temporal super-resolution of volume data, and volume rendering with dynamic global shadows. By simultaneously achieving efficiency and generalizability, HyperINR paves the way for applying INR in a wider array of scientific visualization applications.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural Representations (INRs) は、最近、データ生成と可視化の両方のタスクにおいて、科学的可視化の分野で大きな可能性を示した。 しかしながら、これらの表現はしばしば大きな多層パーセプトロン(MLP)で構成され、単一の前方通過のために数百万の操作を必要とするため、インタラクティブな視覚探索を妨げている。 MLPのサイズを小さくし、効率的なパラメトリック符号化方式を用いることでこの問題を軽減できるが、未確認パラメータの一般化性を損なうため、時間的超解像のようなタスクには適さない。 本稿では,コンパクトINRの重みを直接予測できる新しいハイパーネットワークアーキテクチャであるHyperINRを紹介する。 多解像度ハッシュ符号化ユニットのアンサンブルを一斉に利用することにより、INRは最先端の推論性能(最大100倍の推論帯域)を実現し、インタラクティブなフォトリアリスティックボリューム可視化をサポートすることができる。 また, 知識蒸留を組み込むことにより, 特別なデータと可視化生成品質を実現し, リアルタイムパラメータ探索に有用である。 包括的アブレーション研究により,HyperINRアーキテクチャの有効性を検証した。 我々は,新しいビュー合成,ボリュームデータの時間的超解像,動的グローバルシャドーによるボリュームレンダリングという3つの異なる科学的領域にわたるhyperinrの汎用性について紹介する。 効率性と一般化性を同時に達成することにより、HyperINRはINRを幅広い科学的視覚化アプリケーションに適用する道を開く。

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