論文の概要: 4D-fy: Text-to-4D Generation Using Hybrid Score Distillation Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17984v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 18:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 19:13:52.037953
• Title: 4D-fy: Text-to-4D Generation Using Hybrid Score Distillation Sampling
• Title（参考訳）: 4D-fy:ハイブリッドスコア蒸留サンプリングによるテキストから4D生成
• Authors: Sherwin Bahmani, Ivan Skorokhodov, Victor Rong, Gordon Wetzstein, Leonidas Guibas, Peter Wonka, Sergey Tulyakov, Jeong Joon Park, Andrea Tagliasacchi, David B. Lindell
• Abstract要約: 現在のテキストから4Dの手法は、シーンの外観の質、立体構造、動きの3方向のトレードオフに直面している。 本稿では,複数の事前学習拡散モデルからの監視信号をブレンドする交互最適化手法であるハイブリッドスコア蒸留法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.05258491077785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent breakthroughs in text-to-4D generation rely on pre-trained text-to-image and text-to-video models to generate dynamic 3D scenes. However, current text-to-4D methods face a three-way tradeoff between the quality of scene appearance, 3D structure, and motion. For example, text-to-image models and their 3D-aware variants are trained on internet-scale image datasets and can be used to produce scenes with realistic appearance and 3D structure -- but no motion. Text-to-video models are trained on relatively smaller video datasets and can produce scenes with motion, but poorer appearance and 3D structure. While these models have complementary strengths, they also have opposing weaknesses, making it difficult to combine them in a way that alleviates this three-way tradeoff. Here, we introduce hybrid score distillation sampling, an alternating optimization procedure that blends supervision signals from multiple pre-trained diffusion models and incorporates benefits of each for high-fidelity text-to-4D generation. Using hybrid SDS, we demonstrate synthesis of 4D scenes with compelling appearance, 3D structure, and motion.
• Abstract（参考訳）: 最近のtext-to-4d生成のブレークスルーは、事前に訓練されたtext-to-imageとtext-to-videoモデルを使用してダイナミックな3dシーンを生成する。 しかし、現在のテキストから4Dの手法は、シーンの外観、立体構造、動きの質の3方向のトレードオフに直面している。 例えば、テキストから画像へのモデルとその3d認識型は、インターネット規模の画像データセットでトレーニングされ、リアルな外観と3d構造を持つシーンを生成できる。 テキストからビデオへのモデルは、比較的小さなビデオデータセットで訓練され、動きのあるシーンを作ることができる。 これらのモデルは相補的な強みを持つが、相反する弱みを持つため、この3方向のトレードオフを緩和する方法でそれらを組み合わせることは困難である。 本稿では,複数の事前学習拡散モデルからの監視信号をブレンドする交互最適化手法であるハイブリッドスコア蒸留法について紹介する。 ハイブリッドSDSを用いて, 魅力的な外観, 3次元構造, 動きを持つ4次元シーンの合成を実演する。

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