[논문리뷰] ProlificDreamer: High-Fidelity and Diverse Text-to-3D Generation with Variational Score Distillation

Score Distillation Sampling(SDS)방법론은 text-to-3D Generation에 있어 좋은 퍼포먼스를 보여주었으나, over-saturation(과채도), over-smoothing(심한 스무딩), low-diversity(낮은 다양성) 문제가 존재했다. 본 논문에서는 3D parameter를 상수로 두는 SDS와 다르게, 랜덤 변수로 두는 Variational Score Distillation(VSD)을 소개한다. SDS는 VSD의 subset이며, VSD는 CFG 값이 크고 작음에 따라 다양성과 sample의 퀄리티를 향상시킬 수 있다. Prolific(풍부한)Dreamer는 높은 렌더링 해상도(512x512)와 high-fidelity NeRF를 생성할 수 있다.