Stable Score Distillation for High-Quality 3D Generation

📄 arXiv: 2312.09305v2 📥 PDF

作者: Boshi Tang, Jianan Wang, Zhiyong Wu, Lei Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2024-02-07)

💡 一句话要点

提出Stable Score Distillation (SSD)方法，提升高质量3D内容生成效果。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 3D生成 Score Distillation Sampling 扩散模型 方差减少 高质量生成

📋 核心要点

  1. Score Distillation Sampling (SDS)方法在3D生成中存在过度平滑和结果不合理等问题，其根本原因在于对SDS公式理解不足。
  2. 论文核心在于将SDS分解为寻模、解耦和方差减少三项，并针对前两项的缺陷，提出了更先进的方差减少项。
  3. 提出的Stable Score Distillation (SSD)方法，通过策略性地协调各项，显著提升了3D生成的质量，避免了过度平滑等问题。

📝 摘要（中文）

尽管Score Distillation Sampling (SDS)在条件3D内容生成方面表现出色，但对其公式的全面理解仍然不足，阻碍了3D生成的发展。本文将SDS分解为三个功能组件：寻模项、解耦项和方差减少项，并分析了每个组件的属性。研究表明，过度平滑和不合理性等问题源于前两个项的内在缺陷。因此，本文提出了一种比SDS更先进的方差减少项。基于此分析，提出了一种简单而有效的方法，名为Stable Score Distillation (SSD)，它策略性地协调每个项，以实现高质量的3D生成，并且可以很容易地集成到各种3D生成框架和3D表示中。大量实验验证了该方法的有效性，证明了其生成高保真3D内容的能力，且不会出现过度平滑等问题。

🔬 方法详解

问题定义：现有Score Distillation Sampling (SDS)方法在3D内容生成中表现出潜力，但存在过度平滑、生成结果不合理等问题。这些问题源于对SDS公式的理解不足，导致无法有效控制生成过程，影响了3D模型的质量。因此，需要深入理解SDS的内在机制，并提出改进方案，以克服现有方法的局限性。

核心思路：论文的核心思路是将SDS分解为三个关键的功能组件：mode-seeking（寻模）、mode-disengaging（解耦）和variance-reducing（方差减少）。通过分析每个组件的特性，揭示了现有SDS方法中导致问题的原因。针对这些问题，论文提出了一种新的方差减少项，并设计了一种策略来协调这三个组件，从而实现更稳定和高质量的3D生成。

技术框架：Stable Score Distillation (SSD)方法可以集成到各种3D生成框架中。其主要流程包括：首先，使用预训练的2D扩散模型作为先验知识；然后，利用SDS的分解公式，将梯度更新过程分解为寻模、解耦和方差减少三个部分；接着，使用论文提出的新的方差减少项替换原有的方差减少项；最后，通过策略性地调整每个组件的权重，优化3D模型的生成过程。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于对SDS的分解和对新的方差减少项的提出。通过将SDS分解为三个功能组件，可以更清晰地理解每个组件的作用和影响。新的方差减少项能够更有效地抑制噪声，提高生成结果的稳定性。与现有方法相比，SSD能够生成更高质量、更真实的3D模型。

关键设计：SSD的关键设计在于对三个组件的权重进行策略性调整。具体来说，论文可能提出了一种自适应的权重调整方法，根据生成过程中的状态动态地调整每个组件的贡献。此外，新的方差减少项可能采用了特定的数学形式，例如，使用一种更鲁棒的估计方法来减少噪声的影响。具体的损失函数和网络结构细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的Stable Score Distillation (SSD)方法能够显著提升3D生成的质量，有效避免过度平滑等问题。具体性能数据（例如，FID分数、用户满意度等）以及与现有基线方法的对比结果（例如，SDS、DreamFusion等）需要在论文中查找（未知）。总体而言，SSD在生成高保真3D内容方面取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于游戏开发、虚拟现实、增强现实、工业设计、数字艺术等领域。高质量的3D内容生成能够降低3D建模的成本和时间，加速相关产业的发展。未来，该技术有望实现个性化定制的3D内容生成，满足不同用户的需求。

📄 摘要（原文）

Although Score Distillation Sampling (SDS) has exhibited remarkable performance in conditional 3D content generation, a comprehensive understanding of its formulation is still lacking, hindering the development of 3D generation. In this work, we decompose SDS as a combination of three functional components, namely mode-seeking, mode-disengaging and variance-reducing terms, analyzing the properties of each. We show that problems such as over-smoothness and implausibility result from the intrinsic deficiency of the first two terms and propose a more advanced variance-reducing term than that introduced by SDS. Based on the analysis, we propose a simple yet effective approach named Stable Score Distillation (SSD) which strategically orchestrates each term for high-quality 3D generation and can be readily incorporated to various 3D generation frameworks and 3D representations. Extensive experiments validate the efficacy of our approach, demonstrating its ability to generate high-fidelity 3D content without succumbing to issues such as over-smoothness.