DDMI: Domain-Agnostic Latent Diffusion Models for High-Quality Implicit Neural Representations

Conceitos essenciais

提案されたDDMIは、高品質な暗黙のニューラル表現を生成するためのドメインに依存しない潜在拡散モデルです。

Resumo

ABSTRACT

• INRs provide flexibility and expressivity.
• Existing methods limit generative model expressive power.
• DDMI proposes adaptive positional embeddings.
• Extensive experiments demonstrate superior performance.

INTRODUCTION

• INR is a popular approach for representing arbitrary signals.
• Recent research focuses on INR generative models using Normalizing Flows, GANs, and Diffusion Models.
• DDMI aims to address limitations in existing methods by generating adaptive positional embeddings.

RELATED WORKS

• Various works explore the use of INR in generative modeling.
• Recent attention has been on domain-agnostic architectures for INR generations.

METHODOLOGY

• DDMI utilizes a Discrete-to-continuous space VAE to connect discrete data and continuous functions.
• HDBFs and CFC are introduced to enhance expressive power.

EXPERIMENTS

2D IMAGES

• Evaluation on AFHQv2 Cat and Dog datasets at different resolutions.
• DDMI outperforms baselines in FID scores and precision-recall metrics.

3D SHAPES

• Evaluation on ShapeNet dataset with single-class and multi-class settings.
• DDMI achieves best MMD and COV scores compared to baselines.

VIDEOS

• Evaluation on SkyTimelapse dataset for video generation.
• DDMI shows competitive performance compared to state-of-the-art models.

ANALYSIS

• Decomposition of HDBFs demonstrates the effectiveness of capturing signals at different scales.
• Ablation study shows the impact of components on enhancing fidelity and realism in DDMI.

Estatísticas

DDMIは高解像度画像生成においてFIDスコアで優れた性能を示しました。
DDMIは3D形状生成において最も低いMMDスコアと最高のCOVスコアを達成しました。

Citações

Principais Insights Extraídos De

DDMI

by Dogyun Park,... às arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.12517.pdf

Perguntas Mais Profundas

どのようにしてDDMIは他のINR生成モデルよりも優れた性能を発揮しますか

DDMIは、他のINR生成モデルよりも優れた性能を発揮するいくつかの要因があります。まず、DDMIはDomain-agnostic Latent Diffusion Modelとして設計されており、異なる信号ドメインに適用できる柔軟性を持っています。これにより、画像や形状などさまざまな信号領域で高品質のINRsを生成することが可能です。また、D2C-VAEというDiscrete-to-continuous space Variational AutoEncoderアーキテクチャを導入し、離散データから連続関数空間へのシームレスな接続を実現しています。このアプローチによって位置エンベッディング（PEs）が生成され、ニューラルネットワークの重みではなくPEsが主要な表現力を提供する点も特筆すべきです。

DDMIが異なるドメインでの信号表現にどのように適用されますか

この研究では、DDMIは異なるドメインでの信号表現に幅広く適用されています。具体的には2D画像や3D形状だけでなくビデオでも使用されており、「SkyTimelapse」データセットを通じてその効果的な性能が示されています。DDMIは空間・時間座標からRGB値へマッピングする連続関数ω: R3 → R3 として2Dビデオも学んでおり、革新的かつ高品質な結果を生み出しています。

この研究が将来的なAI技術や応用分野にどのような影響を与える可能性がありますか

この研究が将来的なAI技術や応用分野に与える影響は大きいと考えられます。例えば、「Domain-agnostic」という柔軟性や「Hierarchically-Decomposed Basis Fields (HDBFs)」、「Coarse-to-fine conditioning (CFC)」といった新しい手法や概念は今後の深層学習技術全般に波及する可能性があります。また、「Text-to-shape generation」といったテキストガイド型シェイプ生成方法も注目すべき革新です。「Neural Radiance Field（NeRF）」ジェネレーション結果も印象的であり、未来の視覚効果業界や仮想現実技術向上に貢献する可能性があると言えます。