AI用語集
人工知能の完全辞典
Signed Distance Function (SDF)
数学関数で、3Dサーフェスを表現し、空間の各点が最も近いサーフェスへの符号付き距離を返します（内部は負の値、外部は正の値）。ニューラルSDFは、ネットワークを使用してこれらの連続的な関数を暗黙的に学習します。
Implicit Neural Representation
ニューラルネットワークが離散的なデータ構造ではなく、暗黙的な関数として連続的な信号をエンコードする表現パラダイム。入力座標を信号値に変換し、明示的な幾何学やデータの保存を不要にします。
Coordinate-based Neural Networks
空間または時間座標を直接入力として受け取り、連続的な信号値を生成するニューラルネットワーク。グリッドベースの表現を、ネットワーク重みでパラメータ化された連続関数に置き換えます。
Occupancy Networks
3D占有関数を学習する暗黙的ニューラルモデルで、空間点が3Dサーフェスの内部にあるか外部にあるかを予測します。点群や画像から連続的な幾何学表現を生成します。
DeepSDF
深層ニューラルネットワークを使用して、3D形状を表現する連続的な符号付き距離場を学習するアーキテクチャ。明示的なメッシュなしで形状空間内での連続的な補間とサンプリングを可能にします。
Neural Implicit Surfaces
空間内で連続的な関数を定義するニューラルネットワークによって暗黙的に表現される3Dサーフェス。連続的でアーティファクトのない表現を可能にし、従来のメッシュの制限を回避します。
Differentiable Rendering
すべての操作が微分可能なレンダリングプロセスで、ピクセルからシーンパラメータまで勾配を逆伝播できます。2D画像から暗黙的ニューラル表現を最適化するために不可欠です。
Continuous Function Representation
離散的な信号を、任意の点で評価可能な連続的な数学的関数としてエンコードするアプローチ。従来の離散的な補間とサンプリングの必要性を排除します。
ハイブリッド暗黙的-明示的表現
明示的なデータ構造とニューラル暗黙関数を組み合わせて、表現とサンプリングを最適化する手法。計算効率と連続表現の柔軟性を両立させる。
ニューラルボリュームレンダリング
暗黙的に表現されたボリュームメディア内の光の伝播をニューラルネットワークを用いてシミュレートする技術。明示的なメッシュなしで連続的な3Dシーンからフォトリアリスティックな2D画像を生成する。
暗黙的表現のためのメタ学習
モデルが少ない例で新しい暗黙的表現に素早く適応する能力を獲得する学習アプローチ。異なるシーンや連続信号への高速な汎化を可能にする。
マルチ解像度ハッシュエンコーディング
異なる空間スケールで特徴量を効率的に表現するためのマルチ解像度ハッシュテーブルを使用する空間エンコーディング技術。ニューラル暗黙表現の学習を大幅に加速させる。
ニューラルシーン表現
幾何学、外観、照明を捕捉し、完全なシーンをニューラルネットワークによってパラメータ化された連続関数としてエンコードする。従来の明示的なデータ構造なしでシーンの操作とレンダリングを可能にする。
暗黙的生成モデル
明示的ではなく暗黙的な確率分布を、通常はサンプルや密度スコアを通じて定義する生成モデル。複雑なデータを生成するためのGANやスコアモデルを含む。
ニューラル暗黙フィールド
空間内の連続的なプロパティを定義する、ニューラルネットワークによって表現されるスカラーまたはベクターフィールド。密度、色、またはその他の空間属性を微分可能な方法でモデリングするために使用される。
連続信号表現
情報損失なしで任意の解像度で評価可能な連続的な数学的関数として信号を表現する手法。離散データをネットワークによってパラメータ化された連続関数空間に変換する。
ニューラル暗黙幾何学
ニューラルネットワークによって学習された連続関数による離散的なメッシュやボクセルではなく、3D幾何学的形状の表現。連続的な変形と理論的に無限の解像度を可能にします。