基于分数蒸馏采样的文本到3D的定量评估
计算机视觉与模式识别
2024-03-01 v1
摘要
得益于在预训练扩散模型上使用分数蒸馏采样方法进行图像生成，从文本提示创建3D内容的生成模型的发展取得了显著进展。然而，分数蒸馏采样方法也是一些伪影的来源，例如Janus问题、文本提示与生成3D模型之间的不对齐以及3D模型不准确。虽然现有方法严重依赖于通过视觉检查有限样本对这些伪影进行定性评估，但在本文中，我们提出了更客观的定量评估指标，并通过人类评分进行交叉验证，并展示了分数蒸馏采样技术失败案例的分析。我们通过设计一种新颖的计算高效的基线模型，证明了这种分析的有效性，该模型在提出的指标上达到了最先进的性能，同时解决了上述所有伪影。
引用
@article{arxiv.2402.18780,
title = {A Quantitative Evaluation of Score Distillation Sampling Based Text-to-3D},
author = {Xiaohan Fei and Chethan Parameshwara and Jiawei Mo and Xiaolong Li and Ashwin Swaminathan and CJ Taylor and Paolo Favaro and Stefano Soatto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18780},
year = {2024}
}