

Score Distillation Sampling
簡介 :
Score Distillation Sampling(SDS)是一種新近但已經廣泛流行的方法,依賴於圖像擴散模型來控制使用文本提示的優化問題。該論文對SDS損失函數進行了深入分析,確定了其制定中的固有問題,並提出了一個出人意料但有效的修復方法。具體而言,我們將損失分解為不同因素,並分離出產生噪聲梯度的組件。在原始制定中,使用高文本指導來賬戶噪聲,導致了不良副作用。相反,我們訓練了一個淺層網絡,模擬圖像擴散模型的時間步相關去噪不足,以有效地將其分解出來。我們通過多個定性和定量實驗(包括基於優化的圖像合成和編輯、零樣本圖像轉換網絡訓練、以及文本到3D合成)展示了我們新穎損失制定的多功能性和有效性。
需求人群 :
適用於優化問題的圖像合成和編輯、圖像轉換網絡的訓練、文本到3D的綜合
使用場景
使用SDS進行優化圖像合成和編輯
利用SDS進行零樣本圖像轉換網絡訓練
使用SDS實現文本到3D綜合
產品特色
基於優化的圖像合成和編輯
零樣本圖像轉換網絡訓練
文本到3D合成
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