दैनिक अर्क्सिव

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जेन्सन-शैनन स्कोर आसवन का उपयोग करके टेक्स्ट-टू-3D जनरेशन

Created by
  • Haebom

लेखक

खोई दो, बिन्ह-सोन हुआ

रूपरेखा

यह पत्र स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग की सीमाओं को दूर करने के लिए एक विधि प्रस्तावित करता है, जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से 3D मॉडल बनाने की एक प्रभावी तकनीक है। मौजूदा स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग अपने व्युत्क्रम कुल्लबैक-लीब्लर डाइवर्जेंस ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन के कारण अतिसंतृप्त और अतिसमरूप 3D संपत्तियों को उत्पन्न करने की समस्या से ग्रस्त है, जो विविधता को सीमित करता है। इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए, हम जेनरेटर के लिए एक अनुमानित ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन को परिभाषित करने के लिए जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क सिद्धांत का उपयोग करते हैं और लॉग-ऑड्स क्लासिफायर का अनुसरण करने वाले एक डिस्क्रिमिनेटर को मानते हुए एक प्राइम सैंपलिंग एल्गोरिदम का प्रस्ताव करते हैं। यह दृष्टिकोण एक जेन्सन-शैनन डाइवर्जेंस (JSD)-आधारित एज स्कोर डिस्टिलेशन ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन प्राप्त करता है

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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हमने जेन्सन-शैनन डाइवर्जेंस (जेएसडी) पर आधारित स्कोर डिस्टिलेशन ऑब्जेक्टिव फंक्शन का उपयोग करके 3डी मॉडल निर्माण की स्थिरता और गुणवत्ता में सुधार किया।
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यह अतिसंतृप्ति और अतिसमरूपता संबंधी समस्याओं को दूर करता है तथा विविध 3D परिसंपत्तियों के निर्माण को सक्षम बनाता है।
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हम जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क सिद्धांत और प्राइम सैंपलिंग एल्गोरिदम का लाभ उठाकर जेएसडी-आधारित उद्देश्य फ़ंक्शन का व्यावहारिक कार्यान्वयन प्रस्तुत करते हैं।
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हमने T3Bench डेटासेट का उपयोग करके प्रस्तावित विधि की प्रभावशीलता को प्रयोगात्मक रूप से मान्य किया है।
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Limitations:
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यह मान लेना कि विभेदक अच्छी तरह से प्रशिक्षित है, व्यावहारिक अनुप्रयोगों में एक सीमा हो सकती है।
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प्राइम सैंपलिंग एल्गोरिदम का प्रदर्शन विभेदक के प्रदर्शन पर निर्भर करता है।
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प्रस्तावित विधि की कम्प्यूटेशनल लागत मौजूदा विधियों की तुलना में अधिक हो सकती है।
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