StochSync

StochSync是什么

StochSync（Stochastic Diffusion Synchronization）是一种创新的图像生成技术，专为在复杂空间（如360°全景图或3D表面纹理）中生成高质量图像而设计。该技术融合了扩散同步（DS）和分数蒸馏采样（SDS）的优势，通过在扩散模型的逆向生成过程中引入最大随机性，实现了图像细节与整体连贯性的平衡。StochSync无需额外训练即可在全景图和3D纹理生成任务中表现出色，即使在没有图像条件的情况下也能生成高质量结果。

StochSync的主要功能

• 零样本生成：无需针对目标空间进行额外训练，有效避免过拟合问题。
• 细节与连贯性兼顾：通过在扩散同步（DS）的逆向扩散过程中引入最大随机性，并结合多步去噪方法，既保留了DS的细节质量，又实现了SDS的连贯性。
• 360°全景图生成：在无图像条件的情况下，能够生成高质量的全景图。
• 3D网格纹理生成：在提供深度图作为输入时，可生成与现有方法相当的纹理。

StochSync的技术原理

• 扩散同步（DS）：DS通过在不同投影空间中联合执行反向扩散过程，在目标空间中同步中间输出，从而生成高质量图像。然而，当缺乏足够条件信息时，其全局连贯性可能不足。
• 分数蒸馏采样（SDS）：SDS通过梯度下降逐步更新目标空间数据，生成更连贯的图像，但可能牺牲部分细节。
• 结合两种方法：StochSync首次揭示了DS和SDS之间的联系，通过在DS的逆向扩散过程中引入最大随机性（即每一步将噪声水平σ_t设为最高值），并结合多步去噪等技术，实现细节与连贯性的统一。

StochSync的技术优势

• 最大随机性：在每一步去噪过程中引入最大随机性，提升全局一致性。
• 多步去噪：采用多步去噪替代传统单步预测，增强图像真实感。
• 非重叠视图采样：通过非重叠视图采样减少视图间不一致，同时利用视图重叠实现时间同步。

StochSync的项目地址

• 项目官网：https://stochsync.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.15445v1

StochSync的应用场景

• 高分辨率图像生成：支持生成8K分辨率的全景图，优化技术避免重复图案。
• 复杂几何形状的纹理化：可用于为3D高斯模型生成纹理，展示其在复杂几何结构上的应用潜力。