扩散模型多样取样的斥力分数精馏
💡
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
📝
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。研究者开发了一种新方法DDPO3D,将策略梯度方法扩展到基于得分的3D渲染,并改进了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。
🎯
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。
- DDPO3D方法将策略梯度方法扩展到基于得分的3D渲染,并改进了SDS-based方法。
- DDPO3D方法与基于得分蒸馏的方法兼容,可以融入各种奖励函数。
➡️