分数蒸馏采样(Score Distillation Sampling,简称SDS)是一种用于预训练扩散模型的蒸馏技术,主要用于3D内容生成。该方法通过利用预训练的文本到图像扩散模型来预测扩散噪声,从而实现高质量的3D生成。
SDS结合了多个功能组件:模式脱离、模式搜索和方差减少项,以优化生成过程中的各种问题。它在有条件的3D内容生成中表现出色,并且已被广泛应用于多个领域,包括三维表征的使用(如NeRF和3DGS)、扩散模型先验知识的应用等。
此外,SDS还被证明能够将大规模扩散先验应用于数据匮乏的领域,尽管存在一些特征性的伪影限制其应用范围。研究人员对SDS损失函数进行了深入分析,进一步提升了其性能。
值得注意的是,尽管SDS在文本到3D生成中显示出巨大潜力,但也面临过饱和、过平滑和低多样性等问题,这些问题需要通过改进算法来解决
声明:文章来源于网络,如有侵权请联系删除!