score distillation sampling | BriefGPT

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一种基于得分蒸馏采样的文本到 3D 的定量评估
通过定量评估指标、交叉验证人类评级以及分析 SDS 技术的失败案例，我们提出了一种新的计算效率基准模型，以解决生成模型中的艺术问题，包括 3D 模型准确性和文本提示之间的错位问题，并在所提出的评估指标上达到了最先进的性能。
PDF4 months ago
BoostDream：高质量的多视角扩散文本到 3D 生成的高效细化
BoostDream 是一个高效的插件式 3D 细化方法，能够将粗糙的 3D 资产转化为高质量的 3D 资产，通过引入 3D 模型蒸馏、新颖的多视角 SDS 损失设计以及使用提示和多视角一致的法线图作为指导。与常规基于 SDS 方法相比，B
PDF5 months ago
Consistent3D: 通过确定性采样先验实现一致高保真度的文本到 3D 生成
通过分析分数蒸馏抽样（SDS）及其变体，我们发现其蒸馏抽样过程实际上对应于随机微分方程（SDE）的轨迹抽样，这启发我们提出了一种新颖有效的 “Consistent3D” 方法，该方法通过确定性抽样先验来进行文本到三维生成。实验结果表明，Co
PDF6 months ago
得分蒸馏采样与学习的流形校正
Score Distillation Sampling 方法使用图像扩散模型解决优化问题，我们分析了其损失函数并提出有效修复方案，通过定量和定性实验验证了新的损失公式的多样性和有效性。
PDF6 months ago
文字图像条件扩散用于一致的文字到 3D 生成
通过将预训练的二维扩散模型引入神经光辐射场（NeRFs），文本到三维生成方法取得了巨大的进展，其中许多最先进的方法通常使用得分蒸馏采样（SDS）来优化 NeRF 表示，该方法通过预训练的文本条件的二维扩散模型（例如 ImData）监督 Ne
PDF7 months ago
Plasticine3D：基于文本引导的非刚性三维编辑
Plasticine3D 是一个通用的、高保真度的、逼真的、可控的非刚性编辑流程，它将编辑过程分为几何编辑和纹理编辑阶段，通过多视图嵌入 (MVE) 优化策略和嵌入融合 (EF) 来实现非刚性变形和可控的编辑。
PDF7 months ago
高质量三维生成的稳定分数蒸馏
通过对 Score Distillation Sampling（SDS）进行解释，我们揭示了其作为三个功能组成部分 —— 模式分离、模式寻找和方差降低的组合，并分析了每个组成部分的特性。在此基础上，我们提出了一种名为稳定评分蒸馏（SSD）的
PDF7 months ago
三视图遇上高斯点云投影：使用 Transformer 快速且可推广的单视图 3D 重建
通过前向推理，我们介绍了一种从单张图像高效生成三维模型的新方法，利用基于 Transformer 的网络，即点解码器和三面解码器，通过混合的 Triplane-Gaussian 中间表示重建三维物体，从而在渲染速度和渲染质量上实现了平衡，并
PDF7 months ago
从文本描述中生成解离的服装化身
本文提出了一种新颖的文本到头像生成方法，分别生成人体和服装，并允许对生成的头像进行高质量的动画。与最近的文本到头像生成方法不同的是，我们的方法将人体、发型和服装分别表示，以克服联合表示方法对编辑或动画等下游任务的挑战。通过提出的 Seque
PDF7 months ago
NeuSD：多视角文本到图像扩展的表面完整性
我们提出了一种新颖的方法，用于从多个图像中进行 3D 物体表面重建，其中只捕获了物体的一部分。我们的方法基于两个最新发展：使用神经辐射场进行表面重建，用于重建表面的可见部分，以及使用预训练的 2D 扩散模型的指导（SDS）完成未观察到的区域
PDF7 months ago
使用双向扩散结合 2D 和 3D 先验的文本至 3D 生成
以 Bidirectional Diffusion（BiDiff）为框架，同时整合 3D 和 2D 扩散过程，既保持了 3D 的真实性，又保留了 2D 纹理的丰富性，通过新颖的双向引导进一步提高一致性，将生成的过程从 3.4 小时减少到 2
PDF7 months ago
稳定梦想者：驯服嘈杂的分数蒸馏采样用于文本到三维
在文本到 3D 生成领域，通过得分提取采样 (SDS) 使用的 2D 扩散模型经常导致模糊外观和多面几何等问题，本研究通过分析发现这些挑战的核心是 2D 扩散过程中噪声水平、扩散网络架构和 3D 模型表示之间的相互作用，在这些局限上，我们提
PDF7 months ago
文本引导下的对比去噪分数方法用于潜在扩散图像编辑
通过结合对比学习和 DDS 框架，研究提出了一种名为 CDS 的简单易用的修改方法，用于保持原始图像的结构元素并实现零样本图像转换和 NeRF 编辑。
PDF7 months ago
DreamPropeller: 使用并行抽样为文本到 3D 生成加速
通过 DreamPropeller 算法，我们提出了一种可以加速任何基于得分蒸馏的文本到 3D 生成流程的附加算法，可以以一定程度的计算并行化交换时间，从而取得了近 4.7 倍的速度提升，同时保持了生成质量的稳定性。
PDF7 months ago
尽可能真实：使用 2D 扩散优先的可信度感知网格变形
我们提出了一种尽可能合理的网格变形技术（APAP），利用二维扩散先验保持网格在用户控制的变形下的合理性。我们的框架使用面对面的雅可比矩阵表示网格变形，通过可微分的泊松求解计算网格顶点坐标。变形的网格被渲染，并使用预训练的二维扩散模型在分数蒸
PDF7 months ago
EucliDreamer: 快速而高质量的稳定扩散深度三维模型纹理化
本文采用一种新方法，通过给定文本提示和 3D 网格来生成 3D 模型的纹理。该方法考虑了额外的深度信息，利用深度条件稳定扩散的评分蒸馏采样过程生成纹理。我们在开源数据集 Objaverse 上运行了模型，并进行了用户研究，与各种 3D 纹理
PDF7 months ago
LucidDreamer：基于区间评分匹配的高保真度文本到 3D 的生成方案
最近关于文本到 3D 生成的进展在生成模型中取得了重要的里程碑，为在各种现实场景下创建富有想象力的 3D 资产开辟了新的可能性。然而，尽管最近的文本到 3D 生成方法显示出一定的潜力，但它们在呈现详细和高质量的 3D 模型方面常常表现不佳。
PDF8 months ago
使用分类器分数蒸馏的文本到 3D 转换
通过对分类器无关指导在分数蒸馏中的作用进行重新评估，我们发现了一个令人惊讶的发现：仅仅用指导就足够进行有效的文本到 3D 生成任务。我们称之为分类器分数蒸馏（CSD）方法，它可以理解为使用隐式分类模型进行生成。这种新视角揭示了对现有技术的新
PDF8 months ago
ZeroNVS: 从单张真实图像实现零射击 360 度视角综合
我们引入了一个三维感知扩散模型 ZeroNVS，用于野外场景下的单图像新视图合成。通过训练一种生成式先验模型来处理多物体场景和复杂背景带来的挑战，提出了新的技术。我们还提出了一种新颖的相机条件参数化和归一化方案，以解决深度尺度的二义性问题。
PDF8 months ago
无噪音分数蒸馏
通过解释 Score Distillation Sampling (SDS) 过程中存在的一个不需要的噪声项的蒸馏的必要性，本文提出了一种新的无噪声评分蒸馏（NFSD）过程，通过极少的修改实现了对预训练文本到图像扩散模型的更有效蒸馏。
PDF8 months ago