基于直线流快速生成点云
计算机视觉与模式识别
2022-12-06 v1
摘要
扩散模型已成为点云生成的有力工具。其从噪声生成高质量样本的关键组件在于迭代去噪数千步。尽管有益，学习步数的复杂性限制了其在许多 3D 现实世界中的应用。为应对此限制，我们提出 Point Straight Flow（PSF），一种仅用一步即展现优异性能的模型。我们的想法基于标准扩散模型的重构，将弯曲的学习轨迹优化为直线路径。进一步，我们开发了蒸馏策略将直线路径缩短为一步而不损失性能，使应用能面向具有延迟约束的 3D 现实世界。我们在多项 3D 任务上评估，发现我们的 PSF 与标准扩散模型表现相当，优于其他高效 3D 点云生成方法。在低延迟设置下的点云补全与无训练文本引导生成等现实世界应用中，PSF 表现良好。
引用
@article{arxiv.2212.01747,
title = {Fast Point Cloud Generation with Straight Flows},
author = {Lemeng Wu and Dilin Wang and Chengyue Gong and Xingchao Liu and Yunyang Xiong and Rakesh Ranjan and Raghuraman Krishnamoorthi and Vikas Chandra and Qiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.01747},
year = {2022}
}