INR

分类: 网络架构

INR

定义

用神经网络隐式编码连续信号（图像、3D 场景等），输入坐标输出对应位置的信号值

核心要点

将离散数据表示为连续函数，网络本身即为信号的参数化表达

输入为低维坐标（如 $(x, y)$ 或 $(x, y, z)$），输出为信号值（如 RGB、SDF）

天然支持任意分辨率采样和超分辨率

常见问题：标准 ReLU MLP 难以拟合高频细节，需配合位置编码或特殊激活函数

代表工作

NeRF (Mildenhall et al., 2020): 用 INR 表示 3D 辐射场，实现新视角合成

DeepSDF (Park et al., 2019): 用 INR 编码 3D 形状的有符号距离场

相关概念

SIREN