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。

本文综述了分数蒸馏采样（SDS）在文本到3D生成中的改进。作者将SDS分解为模式分离、模式寻找和方差降低三部分，提出稳定评分蒸馏（SSD）以生成高保真3D内容，避免过度平滑和饱和。其他相关工作包括无噪声评分蒸馏（NFSD）、StableDreamer、对抗性分数蒸馏（ASD）、分类器分数蒸馏（CSD）、粒子变分打分抽样、4D场景合成、PaintHuman及Delta Denoising Score等，分别针对噪声、多面几何、CFG敏感、一致性、人体纹理等问题。