视频|十亿像素图像任务（来源：GitHub）
上图展示的是十亿像素图像任务的实时训练进度 。 该任务主要指的是多层感知器（Multi-LayerPerceptrons ， MLP）学习“从2D坐标到高分辨率图像的RGB颜色的映射” 。
相比自适应坐标网络（AdaptiveCoordinateNetworks ， ACORN） ， 英伟达的方法要达到38.59分贝的峰值信噪比（PSNR） ， 需要2.5分钟的训练 ， 而ACORN则要经过36.9小时 。

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动图|对各种SDF数据集的实时训练进度（来源：GitHub）
值得一提的是 ， 神经符号距离函数任务的训练数据是从地面实况网格动态生成的 ， 并采用了NVIDIAOptiX光线追踪引擎 。
许多图形问题依赖于特定任务的数据结构的稀疏性或平滑性 ， 而多分辨率哈希编码则提供了一个实用的基于学习的替代方案 。 它会自动关注相关的细节 ， 甚至被用于时间受限的设置 ， 如在线训练和推理 。
而在神经网络输入编码的背景下 ， 它也可以是一种临时替代 ， 例如 ， 加速NeRF几个数量级 。
英伟达证明 ， 对于许多图形应用程序来说 ， 单GPU训练时间是可以达到以秒为单位的 。 这使得神经方法可以应用到更多的地方 。
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参考：
https://nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.pdf
https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

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