Neues dynamisches Modell verbessert Implicit Neural Representations
Implicit Neural Representations (INRs) haben sich als leistungsstarkes Werkzeug für die Modellierung komplexer visueller und geometrischer Signale etabliert. Ein langjähriges Problem bleibt jedoch die sogenannte Spectral Bias, die die Erfassung hochfrequenter Details erschwert. Mit dem neuen Ansatz Dynamical Implicit Neural Representations (DINR) wird dieses Hindernis überwunden, indem die Feature‑Entwicklung nicht mehr als diskrete Stapelung von Schichten, sondern als kontinuierliches dynamisches System behandelt wird.
