論文の概要: Diverse Score Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06780v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 18:59:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:54:15.970406
• Title: Diverse Score Distillation
• Title（参考訳）: ディバーススコア蒸留
• Authors: Yanbo Xu, Jayanth Srinivasa, Gaowen Liu, Shubham Tulsiani,
• Abstract要約: ランダムな初期シードによって定義された生成経路に従うよう最適化するスコアの定式化を提案する。 本稿では,2次元最適化,テキストベースの3D推論,単一ビュー再構成などのタスクにまたがるDSD(Diverse Score Distillation)の応用について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.790458964072823
• License:
• Abstract: Score distillation of 2D diffusion models has proven to be a powerful mechanism to guide 3D optimization, for example enabling text-based 3D generation or single-view reconstruction. A common limitation of existing score distillation formulations, however, is that the outputs of the (mode-seeking) optimization are limited in diversity despite the underlying diffusion model being capable of generating diverse samples. In this work, inspired by the sampling process in denoising diffusion, we propose a score formulation that guides the optimization to follow generation paths defined by random initial seeds, thus ensuring diversity. We then present an approximation to adopt this formulation for scenarios where the optimization may not precisely follow the generation paths (e.g. a 3D representation whose renderings evolve in a co-dependent manner). We showcase the applications of our `Diverse Score Distillation' (DSD) formulation across tasks such as 2D optimization, text-based 3D inference, and single-view reconstruction. We also empirically validate DSD against prior score distillation formulations and show that it significantly improves sample diversity while preserving fidelity.
• Abstract（参考訳）: 2次元拡散モデルのスコア蒸留は、3次元最適化を導く強力なメカニズムであることが証明されている。 しかし、既存のスコア蒸留の定式化の一般的な制限は、様々なサンプルを生成できる基礎となる拡散モデルにもかかわらず、(モード探索)最適化の出力が多様性に制限されていることである。 本研究は,拡散分極化におけるサンプリングプロセスに着想を得て,ランダムな初期種子によって定義された生成経路に従うよう最適化するスコアの定式化を提案し,多様性を確保する。 次に、この定式化を、最適化が正確に生成経路に従わないシナリオ(例えば、レンダリングが共依存的に進化する3D表現)に適用する近似法を提案する。 本稿では,2次元最適化,テキストベースの3D推論,シングルビュー再構成などのタスクにまたがって,DSD(Diverse Score Distillation)の応用について紹介する。 また, DSDを先行蒸留法に対して実証的に検証し, 有効性を維持しながら試料の多様性を著しく向上させることを示した。

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