Fugu-MT 論文翻訳(概要): Stable Score Distillation for High-Quality 3D Generation

論文の概要: Stable Score Distillation for High-Quality 3D Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09305v2
Date: Wed, 7 Feb 2024 08:15:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-08 19:21:12.513362
Title: Stable Score Distillation for High-Quality 3D Generation
Title（参考訳）: 高品質3d生成のための安定スコア蒸留
Authors: Boshi Tang, Jianan Wang, Zhiyong Wu, Lei Zhang
Abstract要約: SDS(Score Distillation Sampling)を,モード探索,モード分割,分散還元という3つの機能成分の組み合わせとして分解する。両項の内在的欠失から, 過度なスムーズ性や不愉快性などの問題が生じることを示した。本稿では,高品位な3次元生成のための各用語を戦略的にオーケストレーションする,SSD (Stable Score Distillation) というシンプルなアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.28421571320286
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Although Score Distillation Sampling (SDS) has exhibited remarkable performance in conditional 3D content generation, a comprehensive understanding of its formulation is still lacking, hindering the development of 3D generation. In this work, we decompose SDS as a combination of three functional components, namely mode-seeking, mode-disengaging and variance-reducing terms, analyzing the properties of each. We show that problems such as over-smoothness and implausibility result from the intrinsic deficiency of the first two terms and propose a more advanced variance-reducing term than that introduced by SDS. Based on the analysis, we propose a simple yet effective approach named Stable Score Distillation (SSD) which strategically orchestrates each term for high-quality 3D generation and can be readily incorporated to various 3D generation frameworks and 3D representations. Extensive experiments validate the efficacy of our approach, demonstrating its ability to generate high-fidelity 3D content without succumbing to issues such as over-smoothness.
Abstract（参考訳）: SDS(Score Distillation Sampling)は条件付き3Dコンテンツ生成において顕著な性能を示したが、その定式化の包括的理解はいまだに欠けており、3D生成の進展を妨げる。本研究では,SDSをモード探索,モード分割,分散還元という3つの機能成分の組み合わせとして分解し,それぞれの特性を解析する。本研究は,最初の2項の固有欠如による過剰なスムースネスや非可算性といった問題を示し,sdsで導入されたものよりもより高度な分散還元項を提案する。本研究では,高品質な3d生成のための各用語を戦略的に編成し,様々な3d生成フレームワークや3d表現に容易に組み込むことのできる,安定スコア蒸留 (ssd) という簡易かつ効果的な手法を提案する。広範にわたる実験により,提案手法の有効性が検証され,高精細度な3dコンテンツを生成することができることを示した。

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