論文の概要: Adaptive Time-step Training for Enhancing Spike-Based Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23033v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 18:56:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.61217
• Title: Adaptive Time-step Training for Enhancing Spike-Based Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: スパイクに基づくニューラルラディアンスフィールドの強化のための適応的時間ステップトレーニング
• Authors: Ranxi Lin, Canming Yao, Jiayi Li, Weihang Liu, Xin Lou, Pingqiang Zhou,
• Abstract要約: PATA(Pretrain-Adaptive Time-step Adjustment)と呼ばれる動的時間ステップトレーニング戦略を備えたスパイクベースのNeRFフレームワークを提案する。 PATAはレンダリングの忠実さを保ちつつ、推論時間ステップを64%減らし、電力を61.55%減らすことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.66530903309279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF)-based models have achieved remarkable success in 3D reconstruction and rendering tasks. However, during both training and inference, these models rely heavily on dense point sampling along rays from multiple viewpoints, resulting in a surge in floating-point operations and severely limiting their use in resource-constrained scenarios like edge computing. Spiking Neural Networks (SNNs), which communicate via binary spikes over discrete time steps, offer a promising alternative due to their energy-efficient nature. Given the inherent variability in scene scale and texture complexity in neural rendering and the prevailing practice of training separate models per scene, we propose a spike-based NeRF framework with a dynamic time step training strategy, termed Pretrain-Adaptive Time-step Adjustment (PATA). This approach automatically explores the trade-off between rendering quality and time step length during training. Consequently, it enables scene-adaptive inference with variable time steps and reduces the additional consumption of computational resources in the inference process. Anchoring to the established Instant-NGP architecture, we evaluate our method across diverse datasets. The experimental results show that PATA can preserve rendering fidelity while reducing inference time steps by 64\% and running power by 61.55\%.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)ベースのモデルは3次元再構成およびレンダリングタスクにおいて顕著な成功を収めた。 しかし、トレーニングと推論の間、これらのモデルは複数の視点から高密度な点サンプリングに大きく依存し、浮動小数点演算が急増し、エッジコンピューティングのようなリソース制約のあるシナリオでの使用が著しく制限された。 離散的な時間ステップでバイナリスパイクを介して通信するスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、そのエネルギー効率の良い性質のために、有望な代替手段を提供する。 シーンスケールの変動と、ニューラルネットワークのテクスチャの複雑さと、シーン毎に個別のモデルをトレーニングする一般的な実践を踏まえ、動的時間ステップトレーニング戦略であるPATA(Pretrain-Adaptive Time-step Adjustment)を用いたスパイクベースのNeRFフレームワークを提案する。 このアプローチは、トレーニング中のレンダリング品質とタイムステップの長さのトレードオフを、自動的に調査する。 これにより、シーン適応推論を可変時間ステップで実現し、推論プロセスにおける計算資源の消費を削減できる。 確立されたInstant-NGPアーキテクチャに則って,本手法を多種多様なデータセットで評価する。 実験の結果, PATAはレンダリングの忠実さを保ちつつ, 推算時間ステップを64\%, ランニングパワーを61.55\%削減できることがわかった。

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