論文の概要: Taming Mode Collapse in Score Distillation for Text-to-3D Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00909v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 22:47:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 15:23:29.426783
• Title: Taming Mode Collapse in Score Distillation for Text-to-3D Generation
• Title（参考訳）: テキストから3次元生成のためのスコア蒸留におけるタンピングモード崩壊
• Authors: Peihao Wang, Dejia Xu, Zhiwen Fan, Dilin Wang, Sreyas Mohan, Forrest Iandola, Rakesh Ranjan, Yilei Li, Qiang Liu, Zhangyang Wang, Vikas Chandra
• Abstract要約: エントロピックスコア蒸留(Entropic Score Distillation, ESD)は, スコア蒸留におけるJanusアーティファクトの有効処理である。 エントロピースコア蒸留(Entropic Score Distillation, ESD)と呼ばれる新しい3Dスコア蒸留法を提案する。 恥ずかしいほど単純ではないが, 広範囲にわたる実験により, ESDがJanusアーティファクトのスコア蒸留に有効であることが示された。
• 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: Despite the remarkable performance of score distillation in text-to-3D generation, such techniques notoriously suffer from view inconsistency issues, also known as "Janus" artifact, where the generated objects fake each view with multiple front faces. Although empirically effective methods have approached this problem via score debiasing or prompt engineering, a more rigorous perspective to explain and tackle this problem remains elusive. In this paper, we reveal that the existing score distillation-based text-to-3D generation frameworks degenerate to maximal likelihood seeking on each view independently and thus suffer from the mode collapse problem, manifesting as the Janus artifact in practice. To tame mode collapse, we improve score distillation by re-establishing in entropy term in the corresponding variational objective, which is applied to the distribution of rendered images. Maximizing the entropy encourages diversity among different views in generated 3D assets, thereby mitigating the Janus problem. Based on this new objective, we derive a new update rule for 3D score distillation, dubbed Entropic Score Distillation (ESD). We theoretically reveal that ESD can be simplified and implemented by just adopting the classifier-free guidance trick upon variational score distillation. Although embarrassingly straightforward, our extensive experiments successfully demonstrate that ESD can be an effective treatment for Janus artifacts in score distillation.
• Abstract（参考訳）: テキストから3d生成におけるスコア蒸留の顕著な性能にもかかわらず、このような技法は「ジャヌス」アーティファクトとして知られるビューの不一貫性の問題に苦しめられ、生成されたオブジェクトは複数の前面でそれぞれのビューを偽装する。 経験的に効果的な手法は、スコアデバイアスやプロンプトエンジニアリングを通じてこの問題にアプローチしてきたが、この問題を説明し対処するためのより厳格な視点はいまだに解明されていない。 本稿では,既存のスコア蒸留方式のテキスト・ツー・3D生成フレームワークが,個々の視点を個別に探す最大確率に縮退し,実際にJanusアーティファクトとして現れるモード崩壊問題に悩まされることを明らかにする。 モード崩壊を抑えるため,エントロピー項を対応する変分目的に再確立することにより,スコアの蒸留を改良し,描画画像の分布に適用する。 エントロピーの最大化は、生成された3Dアセットにおける異なる視点の多様性を促進する。 この新たな目的に基づいて,エントロピースコア蒸留(ESD)と呼ばれる3Dスコア蒸留の新しい更新規則を導出する。 変量点蒸留における分類器不要誘導法を応用すれば,ESDの簡易化と実装が可能であることを理論的に明らかにする。 恥ずかしいほど単純ではないが, 広範囲にわたる実験により, ESDがJanusアーティファクトのスコア蒸留に有効であることが示された。

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