3D 视觉

Optimizing Rank for High-Fidelity Implicit Neural Representations

优化秩以实现高保真隐式神经表示

Julian McGinnis, Florian A. Hölzl, Suprosanna Shit, Florentin Bieder, Paul Friedrich, Mark Mühlau, Bjoern Menze, Daniel Rueckert, Benedikt Wiestler

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文通过训练中稳定秩的调控，证明简单MLP也能实现高保真隐式神经表示，使用Muon优化器可显著提升性能，在多种任务上PSNR提升高达9 dB。