SteinDreamer供文本到3D分数蒸馏的解决方案。他们提出了一种名为Stein Score Distillation (SSD)的方差缩减解决方案,通过控制变量构建和Stein身份,实现了对蒸馏方差的有效降低。他们的实验结果表明,SSD能够有效降低蒸馏方差,并且在对象和场景级别的生成中持续提高视觉质量。此外,他们还展示了SteinDreamer相对于现有方法具有更快的收敛速度。
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Stable Zero123
Stable Zero123是一种用于视图条件图像生成的内部训练模型。与之前的尖端技术Zero123-XL相比,Stable Zero123产生了显着改进的结果。它通过三项关键创新实现了这一目标:1. 从Objaverse中大幅过滤的改进训练数据集,仅保留高质量的3D对象,并且比以前的方法更加真实地渲染。2. 在训练和推断过程中,我们为模型提供了估计的摄像机角度。这种高程条件使其能够做出更明智、更高质量的预测。3. 预先计算的数据集(预先计算的潜变量)和支持更高批处理量的改进数据加载器,再加上第一项创新,使得训练效率比Zero123-XL提高了40倍。该模型现在已经在Hugging Face上发布,以便研究人员和非商业用户下载和进行实验。
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