使用分类器分数蒸馏的文本到 3D 转换
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过对分类器无关指导在分数蒸馏中的作用进行重新评估，我们发现了一个令人惊讶的发现：仅仅用指导就足够进行有效的文本到 3D 生成任务。我们称之为分类器分数蒸馏（CSD）方法，它可以理解为使用隐式分类模型进行生成。这种新视角揭示了对现有技术的新见解。我们在形状生成、纹理合成和形状编辑等各种文本到 3D 任务中验证了 CSD 的有效性，取得了优于现有方法的结果。
该文介绍了一种名为PaintHuman的模型，通过引入降噪得分蒸馏和深度图作为几何指导，解决了文本到3D人体纹理化的挑战。该模型能够生成高质量的纹理，并使用几何感知网络来预测表面材料，渲染逼真的人体纹理。
