論文の概要: Low-Rank Adaptation of Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15933v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 14:21:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 17:57:09.212822
• Title: Low-Rank Adaptation of Neural Fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの低ランク適応
• Authors: Anh Truong, Ahmed H. Mahmoud, Mina Konaković Luković, Justin Solomon,
• Abstract要約: 低ランク適応(LoRA)を用いたニューラルネットワークの更新戦略を提案する。 LoRAは、最小の計算オーバーヘッドで事前訓練されたモデルの小さな更新をエンコードする。 画像フィルタリング,ビデオ圧縮,幾何編集の実験により,本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.81908612730005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Processing visual data often involves small adjustments or sequences of changes, such as in image filtering, surface smoothing, and video storage. While established graphics techniques like normal mapping and video compression exploit redundancy to encode such small changes efficiently, the problem of encoding small changes to neural fields (NF) -- neural network parameterizations of visual or physical functions -- has received less attention. We propose a parameter-efficient strategy for updating neural fields using low-rank adaptations (LoRA). LoRA, a method from the parameter-efficient fine-tuning LLM community, encodes small updates to pre-trained models with minimal computational overhead. We adapt LoRA to instance-specific neural fields, avoiding the need for large pre-trained models yielding a pipeline suitable for low-compute hardware. We validate our approach with experiments in image filtering, video compression, and geometry editing, demonstrating its effectiveness and versatility for representing neural field updates.
• Abstract（参考訳）: 視覚データを処理するには、画像フィルタリング、表面平滑化、ビデオストレージなど、小さな調整や変更のシーケンスが伴うことが多い。 通常のマッピングやビデオ圧縮のような確立されたグラフィック技術は、そのような小さな変更を効率的にエンコードするために冗長性を悪用するが、視覚や身体機能のニューラルネットワークパラメータ化であるニューラルフィールド(NF)への小さな変更を符号化する問題は、あまり注目されていない。 低ランク適応(LoRA)を用いてニューラルネットワークを更新するパラメータ効率戦略を提案する。 LoRAはパラメータ効率のよいLLMコミュニティの手法で、最小の計算オーバーヘッドで事前訓練されたモデルに小さな更新をエンコードする。 我々はLoRAをインスタンス固有のニューラルネットワークに適用し、低計算ハードウェアに適したパイプラインを生成する大規模な事前学習モデルの必要性を回避する。 我々は、画像フィルタリング、ビデオ圧縮、幾何編集の実験によるアプローチの検証を行い、そのニューラルネットワーク更新の効率性と汎用性を実証した。

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