Representação neural implícita de texturas
Implicit neural representation of textures
February 2, 2026
Autores: Albert Kwok, Zheyuan Hu, Dounia Hammou
cs.AI
Resumo
A representação neural implícita (INR) tem se mostrado precisa e eficiente em diversos domínios. Neste trabalho, exploramos como diferentes redes neurais podem ser projetadas como uma nova INR para texturas, que opera de maneira contínua em vez de discreta sobre o espaço de coordenadas UV de entrada. Por meio de experimentos abrangentes, demonstramos que essas INRs apresentam bom desempenho em termos de qualidade de imagem, com uso de memória considerável e tempo de inferência de renderização. Analisamos o equilíbrio entre esses objetivos. Além disso, investigamos várias aplicações relacionadas em renderização em tempo real e tarefas subsequentes, como ajuste de mipmap e geração no espaço 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.