超越所有NeRF方法！快速和高质量的3D编辑和身份保持新策略：DreamCatalyst

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前言   得分蒸馏采样（SDS）因其固有的3D一致性，在文本驱动的3D编辑任务中已成为一种有效的框架。然而，现有基于SDS的3D编辑方法由于偏离扩散模型的采样动态，导致训练时间过长且结果质量低下。在本文中，本文提出了DreamCatalyst，这是一种将基于SDS的编辑解释为扩散反向过程的新颖框架。本文的目标函数考虑了采样动态，因此使DreamCatalyst的优化过程成为编辑任务中扩散反向过程的近似。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 作者： 韩国科学技术院 来源： AI生成未来 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2407.11394 github链接：https://dream-catalyst.github.io/ 亮点直击： 本文通过将DDS解释为SDEdit过程，提出了一种3D编辑的 ………………………………