본 논문은 사전 훈련된 이미지 확산 모델을 사용하여 임의 공간(예: 360도 파노라마의 구면, 텍스처의 메쉬 표면)에서 이미지를 생성하는 제로샷 방법인 StochSync를 제안합니다. 기존의 Diffusion Synchronization과 Score Distillation Sampling 방법의 장단점을 분석하고, 이를 결합하여 약한 조건부 정보만으로도 효과적인 성능을 달성합니다. StochSync는 이미지 조건부 정보가 주어지지 않는 360도 파노라마 생성에서 기존의 미세 조정 기반 방법보다 우수한 성능을 보이며, 깊이 조건부 정보가 주어지는 3D 메쉬 텍스처링에서도 기존 방법과 비슷한 결과를 제공합니다.
