論文の概要: SteinDreamer: Variance Reduction for Text-to-3D Score Distillation via Stein Identity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00604v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 23:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:46:00.639418
• Title: SteinDreamer: Variance Reduction for Text-to-3D Score Distillation via Stein Identity
• Title（参考訳）: SteinDreamer:Stein Identityによるテキスト・ツー・3Dスコア蒸留の可変化
• Authors: Peihao Wang, Zhiwen Fan, Dejia Xu, Dilin Wang, Sreyas Mohan, Forrest Iandola, Rakesh Ranjan, Yilei Li, Qiang Liu, Zhangyang Wang, Vikas Chandra
• Abstract要約: スコア蒸留における勾配推定は, 分散度が高いことが示唆された。 本稿では,Stin Score Distillation (SSD) と呼ばれる,スコア蒸留の分散を低減するための,より一般的な解を提案する。 我々はSteinDreamerがより安定した勾配更新により既存の方法よりも高速に収束できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.0399904371326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Score distillation has emerged as one of the most prevalent approaches for text-to-3D asset synthesis. Essentially, score distillation updates 3D parameters by lifting and back-propagating scores averaged over different views. In this paper, we reveal that the gradient estimation in score distillation is inherent to high variance. Through the lens of variance reduction, the effectiveness of SDS and VSD can be interpreted as applications of various control variates to the Monte Carlo estimator of the distilled score. Motivated by this rethinking and based on Stein's identity, we propose a more general solution to reduce variance for score distillation, termed Stein Score Distillation (SSD). SSD incorporates control variates constructed by Stein identity, allowing for arbitrary baseline functions. This enables us to include flexible guidance priors and network architectures to explicitly optimize for variance reduction. In our experiments, the overall pipeline, dubbed SteinDreamer, is implemented by instantiating the control variate with a monocular depth estimator. The results suggest that SSD can effectively reduce the distillation variance and consistently improve visual quality for both object- and scene-level generation. Moreover, we demonstrate that SteinDreamer achieves faster convergence than existing methods due to more stable gradient updates.
• Abstract（参考訳）: スコア蒸留は、テキストから3Dの資産合成において最も一般的なアプローチの1つである。 基本的に、スコア蒸留は3Dパラメーターを異なる視点で平均値を持ち上げることで更新する。 本稿では, スコア蒸留における勾配推定が高分散性に起因することを明らかにした。 分散還元のレンズを通して、SDSとVSDの有効性は、蒸留されたスコアのモンテカルロ推定器に対する様々な制御変数の応用と解釈できる。 この再考に動機付けられ、スタインの同一性に基づいて、スコア蒸留の分散を低減するためのより一般的な解法(Stein Score Distillation (SSD))を提案する。 SSDはスタインIDによって構築された制御変数を取り入れており、任意のベースライン関数が可能である。 これにより、フレキシブルなガイダンスとネットワークアーキテクチャを組み込むことで、分散削減を明示的に最適化できます。 実験では, 全体パイプラインをSteinDreamerと呼び, 制御変数を単分子深度推定器でインスタンス化して実装した。 その結果, SSDは蒸留の分散を効果的に低減し, オブジェクトレベルとシーンレベルの双方の視覚的品質を継続的に向上させることができることがわかった。 さらに,SteinDreamerは,より安定した勾配更新により,既存の手法よりも高速な収束を実現することを示す。

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