論文の概要: LucidDreamer: Towards High-Fidelity Text-to-3D Generation via Interval Score Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11284v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 09:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 21:08:22.836614
• Title: LucidDreamer: Towards High-Fidelity Text-to-3D Generation via Interval Score Matching
• Title（参考訳）: luciddreamer: インターバルスコアマッチングによる高忠実度テキスト対3d生成に向けて
• Authors: Yixun Liang, Xin Yang, Jiantao Lin, Haodong Li, Xiaogang Xu, Yingcong Chen
• Abstract要約: テキストから3D生成の最近の進歩は、将来性を示している。 多くの手法がSDS(Score Distillation Sampling)に基づいている。 オーバー・スムーシングに対抗するために,ISM(Interval Score Matching)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.696757740830506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent advancements in text-to-3D generation mark a significant milestone in generative models, unlocking new possibilities for creating imaginative 3D assets across various real-world scenarios. While recent advancements in text-to-3D generation have shown promise, they often fall short in rendering detailed and high-quality 3D models. This problem is especially prevalent as many methods base themselves on Score Distillation Sampling (SDS). This paper identifies a notable deficiency in SDS, that it brings inconsistent and low-quality updating direction for the 3D model, causing the over-smoothing effect. To address this, we propose a novel approach called Interval Score Matching (ISM). ISM employs deterministic diffusing trajectories and utilizes interval-based score matching to counteract over-smoothing. Furthermore, we incorporate 3D Gaussian Splatting into our text-to-3D generation pipeline. Extensive experiments show that our model largely outperforms the state-of-the-art in quality and training efficiency.
• Abstract（参考訳）: テキスト3d生成の最近の進歩は、様々な現実世界のシナリオにまたがって想像力のある3dアセットを作成する新たな可能性を開くことによって、生成モデルにおける重要なマイルストーンとなった。 テキスト3d生成の最近の進歩は期待されているものの、詳細な高品質な3dモデルのレンダリングには不足していることが多い。 多くのメソッドがSDS(Score Distillation Sampling)に基づいているため、この問題は特に顕著である。 本稿では3次元モデルに不整合かつ低品質な更新方向をもたらし、過度なスムーシング効果をもたらすSDSの顕著な欠陥を同定する。 そこで我々は,ISM (Interval Score Matching) と呼ばれる新しい手法を提案する。 ISMは決定論的拡散軌道を用いており、間隔ベースのスコアマッチングを用いてオーバー・スムーシングに対抗する。 さらに、テキストから3D生成パイプラインに3Dガウススプラッティングを組み込む。 大規模な実験により、我々のモデルは品質と訓練効率の最先端性を大きく上回ることがわかった。

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