本文探讨了分数蒸馏抽样（SDS）及其变体在文本到三维生成中的应用，提出了“Consistent3D”方法，显著提升了三维物体和场景的生成质量。研究分析了SDS的组成部分，并提出了稳定评分蒸馏（SSD）和分类器分数蒸馏（CSD）方法，解决了生成模型中的多面几何和准确性问题，效果优于现有技术。

本文介绍了PI3D框架，利用预训练的文本到图像扩散模型在几分钟内生成高质量的3D形状。PI3D具备了3D生成能力和2D模型的泛化能力，并通过分数蒸馏抽样提高3D形状的质量。PI3D实现了从图像到三视图生成的迁移，并通过混合训练伪图像和真实图像提高泛化能力。PI3D能够在几秒钟内采样多样性的3D模型，并在几分钟内改进。实验结果证实了PI3D在快速生成一致且高质量的3D模型方面的优势。建议PI3D是文本到3D生成领域的有前景的进展。