variational score distillation | BriefGPT

关键词variational score distillation

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一步有效扩散网络的现实世界图像超分辨率
我们提出了一种一步有效扩散网络（即 OSEDiff），用于实际图像超分辨率（Real-ISR）问题，通过利用给定的低质量（LQ）图像作为起始点进行扩散，消除了随机噪声采样引入的不确定性，以实现高质量（HQ）图像的生成。
PDF24 days ago
MagicMirror: 基于受限搜索空间的快速高质量头像生成
我们介绍了一个新颖的框架用于 3D 人体头像的生成和个性化，利用文本提示来提高用户参与度和定制性。通过克服面向照片真实感头像合成的挑战，我们的方法的核心创新在于应用条件神经辐射场（NeRF）模型，利用大规模多视角未注释数据集，创造出一个多功
PDF3 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
IPDreamer：基于图像提示的外观可控 3D 物体生成
最新的文字到 3D 生成技术取得了显著进展，现有的方法利用大规模的文字到图像扩散模型，如 DreamFusion，来监督 3D 生成。然而，这些方法生成的 3D 对象的外观通常是随机和不可控的，这在实现可控外观的 3D 对象方面是一个挑战。
PDF9 months ago
ProlificDreamer: 高保真度和多样性的文本生成 3D 影像技术，基于变分分数精炼
本文提出了一种新的面向文本到三维立体生成的方法，即基于随机变量的粒子变分打分抽样，通过此方法在保证样本质量和多样性的同时避免了过饱和、过平滑和低多样性等问题，并在 NeRF 算法基础上生成了高保真渲染效果的三维网格。
PDFa year ago