Ратифицированная многовидовая агрегация для коровой дистилляции
arXiv:2606.29964v2 Annualce Type: заменить резюме: Score Distillation превращает предварительно подготовленную 2D диффузионную модель в 3D-генератор, но градиент на шаг оценивается по одному случайному виду: эта одновыборная оценка имеет большие расхождения (различные точки зрения одной и той же части сцены не совпадают) и ослепляет от глобальной согласованности формы. Существующие подходы с использованием различных подходов позволяют решить эту проблему путем переподготовки диффузионных данных перед их распространением; это повышает согласованность, но при этом позволяет сопоставлять вклад выборки с качеством предварительно прошедших переквалификацию. Вместо этого мы изолируем ось выборки, оставив предварительно замерзшую. Мы внедряем систему многовидовой агрегированной дистилляции (MV-SDI), бестренировочную выборку, которая заменяет градиент одноразового просмотра на шаг со средним значением по отношению к K в фиксированном бюджете ООН. Усреднение K-видов снижает градиентную разницу в сторону 1/K от его значения одного вида. Нарисовать K-виды как антитетические антиподальные пары не добавляют дальнейшего уменьшения вариации (измеряемые антиполевые корре)
