Neural cellular automata manifold
10.1109/CVPR46437.2021.00989
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/360442
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2021
EditorIEEE Computer Society Conference Publishing Services (CPS)
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
Very recently, the Neural Cellular Automata (NCA) has been proposed to simulate the morphogenesis process with deep networks. NCA learns to grow an image starting from a fixed single pixel. In this work, we show that the neural network (NN) architecture of the NCA can be encapsulated in a larger NN. This allows us to propose a new model that encodes a manifold of NCA, each of them capable of generating a distinct image. Therefore, we are effectively learning an embedding space of CA, which shows generalization capabilities. We accomplish this by introducing dynamic convolutions inside an Auto-Encoder architecture, for the first time used to join two different sources of information, the encoding and cell's environment information. In biological terms, our approach would play the role of the transcription factors, modulating the mapping of genes into specific proteins that drive cellular differentiation, which occurs right before the morphogenesis. We thoroughly evaluate our approach in a dataset of synthetic emojis and also in real images of CIFAR-10. Our model introduces a general-purpose network, which can be used in a broad range of problems beyond image generation.
CitacióHernandez, A.; Vilalta, A.; Moreno-Noguer, F. Neural cellular automata manifold. A: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. "Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)". Los Alamitos (California): IEEE Computer Society Conference Publishing Services (CPS), 2021, p. 10015-10023. ISBN 978-1-7281-7168-5. DOI 10.1109/CVPR46437.2021.00989.
ISBN978-1-7281-7168-5
Versió de l'editorhttps://ieeexplore.ieee.org/document/9578885
Col·leccions
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Ponències/Comunicacions de congressos [576]
- Computer Sciences - Ponències/Comunicacions de congressos [574]
- Doctorat en Intel·ligència Artificial - Ponències/Comunicacions de congressos [47]
- ROBiri - Grup de Percepció i Manipulació Robotitzada de l'IRI - Ponències/Comunicacions de congressos [252]
- Doctorat en Automàtica, Robòtica i Visió - Ponències/Comunicacions de congressos [166]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Hernandez_Neura ... nifold_CVPR_2021_paper.pdf | 2,557Mb | Visualitza/Obre |