Representación neuronal implícita de texturas
Implicit neural representation of textures
February 2, 2026
Autores: Albert Kwok, Zheyuan Hu, Dounia Hammou
cs.AI
Resumen
La representación neuronal implícita (INR) ha demostrado ser precisa y eficiente en diversos dominios. En este trabajo, exploramos cómo diferentes redes neuronales pueden diseñarse como una nueva textura INR, que opera de manera continua en lugar de discreta sobre el espacio de coordenadas UV de entrada. Mediante experimentos exhaustivos, demostramos que estas INR tienen un buen desempeño en términos de calidad de imagen, con un uso de memoria considerable y un tiempo de inferencia de renderizado eficiente. Analizamos el equilibrio entre estos objetivos. Además, investigamos varias aplicaciones relacionadas en renderizado en tiempo real y tareas posteriores, como el ajuste de mipmaps y la generación en el espacio INR.
English
Implicit neural representation (INR) has proven to be accurate and efficient in various domains. In this work, we explore how different neural networks can be designed as a new texture INR, which operates in a continuous manner rather than a discrete one over the input UV coordinate space. Through thorough experiments, we demonstrate that these INRs perform well in terms of image quality, with considerable memory usage and rendering inference time. We analyze the balance between these objectives. In addition, we investigate various related applications in real-time rendering and down-stream tasks, e.g. mipmap fitting and INR-space generation.