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图扩散策略优化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
3D生成在过去十年中迅速发展，得益于生成建模领域的进步。最近的研究表明，扩散过程与策略梯度方法兼容，并通过美学评分函数改进了2D扩散模型。研究者提出了一种基于得分的3D渲染方法，通过策略梯度方法和美学评分改进了SDS-based方法。该方法与基于得分蒸馏的方法兼容，可以融入各种奖励函数。
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关键要点
- 3D生成在过去十年中迅速发展，得益于生成建模领域的进步。
- 得分蒸馏采样（SDS）渲染提高了3D资源生成的水平。
- 最近的研究表明扩散过程与策略梯度方法兼容，并通过美学评分函数改进了2D扩散模型。
- 美学评分器在各种基于SDS的方法中作为强有力的指导，且在文本到3D合成中有效。
- DDPO方法改进了从2D扩散模型获得的3D渲染质量。
- DDPO3D是第一种将策略梯度方法扩展到基于得分的3D渲染的方法，显示了对SDS-based方法的改进。
- 该方法与基于得分蒸馏的方法兼容，可以融入各种奖励函数。
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