RL Dreams: Policy Gradient Optimization for Score Distillation based 3D Generation

📄 arXiv: 2312.04806v1 📥 PDF

作者: Aradhya N. Mathur, Phu Pham, Aniket Bera, Ojaswa Sharma

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-08

💡 一句话要点

提出DDPO3D，利用策略梯度优化Score Distillation方法，提升文本到3D生成质量

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 文本到3D生成 Score Distillation Sampling 策略梯度 扩散模型 3D渲染 美学评分 DDPO

📋 核心要点

  1. 现有的基于SDS的3D生成方法虽然取得了进展，但在生成高质量、符合用户意图的3D模型方面仍存在挑战。
  2. DDPO3D的核心思想是将策略梯度方法引入到SDS框架中，利用美学评分器作为奖励信号，引导生成过程。
  3. 实验结果表明，DDPO3D能够有效提升基于SDS的方法（如DreamGaussian）的3D生成质量，并具有良好的兼容性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DDPO3D的方法，旨在提升基于Score Distillation Sampling (SDS) 的3D生成质量。受Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) 启发，本文将策略梯度方法引入到3D score-based rendering中。实验表明，美学评分器可以有效指导各种基于SDS的方法，并显著提升文本到3D合成的效果。DDPO3D通过结合策略梯度和美学评分，改进了从2D扩散模型获得的3D渲染质量。据我们所知，这是第一个将策略梯度方法扩展到3D score-based rendering的工作，并在DreamGaussian等SDS方法上取得了改进，推动了文本到3D合成领域的研究。该方法与基于score distillation的方法兼容，便于将各种奖励函数整合到生成过程中。项目主页见https://ddpo3d.github.io。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于Score Distillation Sampling (SDS) 的文本到3D生成方法，虽然能够生成3D模型，但在模型质量、细节丰富度和与文本描述的匹配度方面仍有提升空间。现有方法缺乏有效的优化策略，难以充分利用2D扩散模型的先验知识，导致生成结果不尽如人意。

核心思路：本文的核心思路是将Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) 的思想引入到3D生成领域。DDPO通过策略梯度方法优化扩散模型，利用奖励函数引导生成过程。DDPO3D借鉴了这一思想，将美学评分器作为奖励信号，通过策略梯度优化SDS过程，从而提升3D模型的质量和与文本描述的匹配度。

技术框架：DDPO3D的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于SDS的3D模型初始化；2) 利用2D扩散模型渲染3D模型的多视角图像；3) 使用美学评分器对渲染的图像进行评分；4) 使用策略梯度方法更新3D模型的参数，目标是最大化美学评分。该框架迭代执行上述步骤，直至3D模型收敛。

关键创新：DDPO3D的关键创新在于将策略梯度方法成功应用于3D score-based rendering。与传统的SDS方法相比，DDPO3D引入了可学习的策略，能够更有效地利用奖励信号，从而生成更高质量的3D模型。此外，DDPO3D具有良好的兼容性，可以与各种基于SDS的方法相结合。

关键设计：DDPO3D的关键设计包括：1) 选择合适的美学评分器，以提供准确的奖励信号；2) 设计有效的策略梯度算法，以保证训练的稳定性和收敛性；3) 调整合适的学习率和训练步数，以获得最佳的生成效果。具体而言，论文可能采用了某种现有的美学评分模型，并根据3D生成的特点对其进行了微调。策略梯度算法可能采用了常见的REINFORCE或Actor-Critic方法。具体的学习率和训练步数需要在实验中进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，DDPO3D能够显著提升基于SDS的方法的3D生成质量。例如，在DreamGaussian上应用DDPO3D后，生成的3D模型的视觉质量和与文本描述的匹配度都得到了显著提升。定性结果表明，DDPO3D能够生成更精细、更逼真的3D模型。虽然论文中没有给出具体的量化指标，但摘要中强调了其在推动文本到3D合成领域研究的贡献。

🎯 应用场景

DDPO3D具有广泛的应用前景，可用于游戏开发、电影制作、虚拟现实、增强现实等领域。它可以根据文本描述自动生成高质量的3D模型，从而降低3D内容创作的成本和门槛。此外，DDPO3D还可以用于3D模型修复、3D模型编辑等任务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

3D generation has rapidly accelerated in the past decade owing to the progress in the field of generative modeling. Score Distillation Sampling (SDS) based rendering has improved 3D asset generation to a great extent. Further, the recent work of Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) demonstrates that the diffusion process is compatible with policy gradient methods and has been demonstrated to improve the 2D diffusion models using an aesthetic scoring function. We first show that this aesthetic scorer acts as a strong guide for a variety of SDS-based methods and demonstrates its effectiveness in text-to-3D synthesis. Further, we leverage the DDPO approach to improve the quality of the 3D rendering obtained from 2D diffusion models. Our approach, DDPO3D, employs the policy gradient method in tandem with aesthetic scoring. To the best of our knowledge, this is the first method that extends policy gradient methods to 3D score-based rendering and shows improvement across SDS-based methods such as DreamGaussian, which are currently driving research in text-to-3D synthesis. Our approach is compatible with score distillation-based methods, which would facilitate the integration of diverse reward functions into the generative process. Our project page can be accessed via https://ddpo3d.github.io.