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लुसिडड्रीमर३डी: इंटरवल स्कोर मैचिंग का उपयोग करके ३डी जेनरेशन का परिचय
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हाल के दिनों में टेक्स्ट-टू-३डी जेनरेटिव एआई फ्रेमवर्क में हुई प्रगति ने जेनरेटिव मॉडल्स में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर हासिल किया है। यह नए अवसर प्रदान करता है विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में ३डी संपत्तियों के निर्माण के लिए। डिजिटल ३डी संपत्तियां अब हमारी डिजिटल उपस्थिति में एक अनिवार्य स्थान रखती हैं, जो जटिल वातावरण और वस्तुओं के साथ व्यापक दृश्य और इंटरैक्शन की अनुमति देती हैं जो हमारे वास्तविक दुनिया के अनुभवों को दर्शाती हैं। ये ३डी जेनरेटिव एआई फ्रेमवर्क विभिन्न डोमेन में लागू किए जा रहे हैं, जिनमें एनिमेशन, वास्तुकला, गेमिंग, ऑगमेंटेड और वर्चुअल रियलिटी शामिल हैं, और बहुत कुछ। वे ऑनलाइन सम्मेलनों, खुदरा, शिक्षा और विपणन में भी व्यापक रूप से उपयोग किए जा रहे हैं।
हालांकि, टेक्स्ट-टू-३डी जेनरेटिव फ्रेमवर्क में इन प्रगति के बावजूद, ३डी प्रौद्योगिकियों का व्यापक उपयोग एक बड़ी समस्या के साथ आता है। उच्च-गुणवत्ता वाली ३डी छवियों और मीडिया सामग्री का उत्पादन अभी भी महत्वपूर्ण समय, प्रयास, संसाधनों और कुशल विशेषज्ञता की आवश्यकता है। इन आवश्यकताओं को पूरा करने के बावजूद, टेक्स्ट-टू-३डी जेनरेशन अक्सर विस्तृत और उच्च-गुणवत्ता वाले ३डी मॉडल को रेंडर करने में विफल रहता है। यह समस्या स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग (एसडीएस) विधि का उपयोग करने वाले फ्रेमवर्क में अधिक प्रचलित है। इस लेख में हम एसडीएस विधि का उपयोग करने वाले मॉडल में देखी गई उल्लेखनीय कमियों पर चर्चा करेंगे, जो असंगतता और कम-गुणवत्ता वाले अपडेट दिशानिर्देश पेश करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप उत्पन्न आउटपुट पर अधिक चिकना प्रभाव पड़ता है। हम लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की भी पेश करेंगे, जो इंटरवल स्कोर मैचिंग (आईएसएम) विधि का उपयोग करके अधिक चिकना समस्या को दूर करने के लिए एक नई दृष्टिकोण प्रदान करता है। हम मॉडल की वास्तुकला और इसके प्रदर्शन को राज्य-ऑफ-द-आर्ट टेक्स्ट-टू-३डी जेनरेटिव फ्रेमवर्क के खिलाफ देखेंगे। तो आइए शुरू करें.
लुसिडड्रीमर३डी: इंटरवल स्कोर मैचिंग का उपयोग करके ३डी जेनरेशन का परिचय
३डी जेनरेशन मॉडल को जेनरेटिव एआई उद्योग का चर्चा का विषय बनाने का एक प्रमुख कारण यह है कि इसके व्यापक अनुप्रयोग विभिन्न डोमेन और उद्योगों में हैं, और इसकी क्षमता वास्तविक समय में ३डी सामग्री का उत्पादन करने की है। अपने व्यापक व्यावहारिक अनुप्रयोगों के कारण, डेवलपर्स ने ३डी सामग्री जेनरेशन के लिए कई दृष्टिकोण प्रस्तावित किए हैं, जिनमें से टेक्स्ट से ३डी जेनरेशन फ्रेमवर्क सबसे अलग है क्योंकि यह केवल टेक्स्ट विवरण का उपयोग करके कल्पनाशील ३डी मॉडल का उत्पादन करने में सक्षम है। टेक्स्ट से ३डी जेनरेटिव फ्रेमवर्क यह हासिल करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित टेक्स्ट से छवि डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है एक मजबूत छवि के रूप में प्रशिक्षण के लिए एक तंत्रिका पैरामीटरीकृत ३डी मॉडल की देखरेख करने के लिए, जिससे टेक्स्ट के साथ संगत ३डी छवियों को लगातार रेंडर करने की अनुमति मिलती है। यह ३डी छवियों को लगातार रेंडर करने की क्षमता स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग के उपयोग पर आधारित है, और एसडीएस को २डी परिणामों को उनके ३डी समकक्षों में लाने के लिए एक मूल तंत्र के रूप में कार्य करने देता है, जिससे प्रशिक्षण छवियों का उपयोग किए बिना ३डी मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति मिलती है। हालांकि, एसडीएस विधि का उपयोग करने वाले ३डी जेनरेटिव एआई फ्रेमवर्क अक्सर विकृति और अधिक चिकना समस्याओं से ग्रस्त होते हैं जो उच्च-विश्वसनीयता ३डी जेनरेशन के व्यावहारिक कार्यान्वयन को बाधित करते हैं।
अधिक चिकना समस्याओं को दूर करने के लिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क एक आईएसएम या इंटरवल स्कोर मैचिंग दृष्टिकोण लागू करता है, जो दो प्रभावी तंत्रों का उपयोग करता है। पहले, आईएसएम दृष्टिकोण डीडीआईएम इनवर्शन विधि का उपयोग करता है पseudo-ग्राउंड ट्रुथ असंगतताओं के कारण होने वाले औसत प्रभाव को कम करने के लिए एक इनवर्टिबल डिफ्यूजन ट्रेजेक्टरी का उत्पादन करने के लिए। दूसरा, ३डी मॉडल द्वारा रेंडर की गई छवियों को पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ मिलाने के बजाय, आईएसएम विधि उन्हें डिफ्यूजन ट्रेजेक्टरी में दो अंतराल चरणों के बीच मिलाने के लिए उपयोग करती है, जो उच्च पुनर्निर्माण त्रुटि से बचने में मदद करती है एक-चरण पुनर्निर्माण से बचने के लिए। एसडीएस की तुलना में आईएसएम का उपयोग करने से लगातार उच्च प्रदर्शन होता है और अधिक वास्तविक और विस्तृत आउटपुट होते हैं।
कुल मिलाकर, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क ३डी जेनरेटिव एआई में निम्नलिखित योगदान करने का लक्ष्य रखता है
- एसडीएस, टेक्स्ट से ३डी जेनरेटिव फ्रेमवर्क में मूलभूत अवधारणा का एक गहन विश्लेषण प्रदान करता है, और इसकी प्रमुख सीमाओं को कम-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ और अधिक चिकना प्रभाव के लिए जिम्मेदार कारकों की व्याख्या करता है।
- एसडीएस दृष्टिकोण द्वारा उठाई गई सीमाओं का मुकाबला करने के लिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क इंटरवल स्कोर मैचिंग की शुरुआत करता है, जो एक नई दृष्टिकोण है जो अंतराल-आधारित मिलान और इनवर्टिबल डिफ्यूजन ट्रेजेक्टरी का उपयोग करता है एसडीएस को पार करने के लिए उच्च-वास्तविक और विस्तृत आउटपुट का उत्पादन करने के लिए।
- ३डी जेनरेशन के लिए मौजूदा तरीकों को पार करने के लिए आईएसएम विधि को ३डी गॉसियन स्प्लैटिंग के साथ एकीकृत करके राज्य-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करना, कम प्रशिक्षण लागत के साथ।
एसडीएस सीमाएं
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एसडीएस टेक्स्ट से ३डी जेनरेशन मॉडल के लिए सबसे लोकप्रिय दृष्टिकोणों में से एक है, और यह स्थितीय पोस्टेरियर में सशर्त मोड की तलाश में डीडीपीएम के लेटेंट स्पेस में करता है। एसडीएस दृष्टिकोण एक पूर्व-प्रशिक्षित डीडीपीएम को सशर्त पोस्टेरियर को मॉडल करने के लिए अपनाता है, और ३डी प्रतिनिधित्व को सशर्त पोस्टेरियर के लिए डिस्टिल करने का लक्ष्य रखता है जो निम्नलिखित केएल विचलन को कम करने से प्राप्त किया जाता है। इसके अलावा, एसडीएस दृष्टिकोण डीडीपी प्रशिक्षण के लिए वजनित डीनोइसिंग स्कोर मैचिंग उद्देश्य को फिर से उपयोग करता है। एसडीएस दृष्टिकोण का प्राथमिक उद्देश्य ३डी मॉडल के दृश्य को पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ मिलाने के रूप में देखा जा सकता है जो डीडीपीएम द्वारा एकल चरण में अनुमानित है, हालांकि डिस्टिलेशन प्रक्रिया डीडीपीएम घटक के एक महत्वपूर्ण पहलू को नजरअंदाज करती है, जो डिस्टिलेशन प्रक्रिया के दौरान असंगत विशेषताओं के साथ कम-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करता है।
हालांकि, अनुकूल परिस्थितियों में अपडेट दिशानिर्देश ३डी प्रतिनिधित्व को ओवर-स्मूदेड परिणामों की ओर ले जाने वाले ३डी प्रतिनिधित्व में अपडेट किए जाते हैं। इसके अलावा, यह ध्यान देने योग्य है कि डीडीपीएम घटक इनपुट-संवेदनशील है, और पseudo-ग्राउंड ट्रुथ की विशेषताएं इनपुट में थोड़ी सी भी परिवर्तन के साथ भी महत्वपूर्ण रूप से बदलती हैं। इसके अलावा, कैमरा पोज़ और इनपुट में शोर घटक में यादृच्छिकता अपडेट दिशानिर्देशों में उतार-चढ़ाव को जोड़ सकती है, जो डिस्टिलेशन के दौरान अपरिहार्य है। असंगत पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के लिए इनपुट को अनुकूलित करने से विशेषता-औसत परिणाम मिलते हैं। इसके अलावा, एसडीएस दृष्टिकोण सभी समय अंतराल के लिए एकल-चरण पूर्वानुमान के साथ पseudo-ग्राउंड ट्रुथ प्राप्त करता है, और एकल-चरण-डीडीपीएम घटक की सीमाओं पर विचार नहीं करता है जो उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट का उत्पादन करने में असमर्थ हैं।
लुसिडड्रीमर: विधि और कार्य
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क आईएसएम दृष्टिकोण की शुरुआत करता है, लेकिन यह अन्य फ्रेमवर्क से सीखे गए ज्ञान पर भी आधारित है, जिनमें टेक्स्ट से ३डी जेनरेटिव मॉडल, डिफ्यूजन मॉडल और विभेदक ३डी प्रतिनिधित्व फ्रेमवर्क शामिल हैं। इसलिए, आइए लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की वास्तुकला और विधि को विस्तार से देखें।
इंटरवल स्कोर मैचिंग या आईएसएम
टेक्स्ट से ३डी जेनरेशन फ्रेमवर्क के द्वारा सामना की जाने वाली अधिक चिकना और कम-गुणवत्ता वाले आउटपुट समस्याएं एसडीएस दृष्टिकोण के उपयोग के कारण होती हैं जो पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ ३डी प्रतिनिधित्व को मिलाने का लक्ष्य रखता है, जो असंगत और अक्सर कम-गुणवत्ता वाला होता है। एसडीएस द्वारा सामना की जाने वाली समस्याओं का मुकाबला करने के लिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क आईएसएम या इंटरवल स्कोर मैचिंग की शुरुआत करता है, जो दो कार्य चरणों का उपयोग करता है। पहले चरण में, आईएसएम घटक डिस्टिलेशन के दौरान कैमरा पोज़ और शोर में यादृच्छिकता के बावजूद अधिक संगत पseudo-ग्राउंड ट्रुथ प्राप्त करता है। दूसरे चरण में, फ्रेमवर्क बेहतर गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करता है।
एसडीएस की एक और बड़ी सीमा यह है कि यह सभी समय अंतराल के लिए एकल-चरण पूर्वानुमान के साथ पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करता है, जो उच्च-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ की गारंटी करना मुश्किल बनाता है, और यह एसडीएस उद्देश्य को एकल चरण में डीडीपीएम द्वारा अनुमानित पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ ३डी मॉडल के दृश्य को मिलाने के रूप में देखा जा सकता है, हालांकि डिस्टिलेशन प्रक्रिया डीडीपीएम घटक के एक महत्वपूर्ण पहलू को नजरअंदाज करती है, जो डिस्टिलेशन प्रक्रिया के दौरान असंगत विशेषताओं के साथ कम-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करता है।
कुल मिलाकर, आईएसएम घटक पिछले तरीकों पर कई फायदे प्रदान करता है। पहले, आईएसएम की क्षमता के कारण उच्च-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ को लगातार प्रदान करने के कारण, यह उच्च-विश्वसनीयता वाले डिस्टिलेशन आउटपुट का उत्पादन करने में सक्षम है, जिसमें बारीक संरचनाएं और अधिक विस्तृत विवरण होते हैं, जिससे बड़े पैमाने पर मार्गदर्शन की आवश्यकता को समाप्त करता है और ३डी सामग्री निर्माण के लिए लचीलापन बढ़ाता है। दूसरे, एसडीएस दृष्टिकोण से आईएसएम दृष्टिकोण में संक्रमण करने से गणनात्मक ओवरहेड में मामूली वृद्धि होती है, खासकर जब आईएसएम दृष्टिकोण डीडीआईएम इनवर्शन के लिए अतिरिक्त गणनात्मक लागत की मांग करता है, लेकिन यह समग्र दक्षता पर समझौता नहीं करता है।
उपरोक्त चित्र आईएसएम दृष्टिकोण के कार्य को दर्शाता है और लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की वास्तुकला का एक अवलोकन प्रदान करता है। फ्रेमवर्क पहले एक पूर्व-प्रशिक्षित टेक्स्ट-से-३डी जनरेटर का उपयोग करके प्रॉम्प्ट के साथ ३डी गॉसियन स्प्लैटिंग की शुरुआत करता है, जो ३डी प्रतिनिधित्व है। इसके बाद, यह एक पूर्व-प्रशिक्षित २डी डीडीपीएम घटक को एकीकृत करता है ताकि डीडीआईएम इनवर्शन का उपयोग करके यादृच्छिक दृश्यों को अशांत अनशروط लेटेंट ट्रेजेक्टरी में परेशान किया जा सके, और फिर अंतराल स्कोर के साथ अपडेट किया जा सके। आईएसएम घटक को अनुकूलित करने का मुख्य उद्देश्य ३डी प्रतिनिधित्व को उच्च-गुणवत्ता वाले और विशेषता-संगत पseudo-ग्राउंड ट्रुथ की ओर अपडेट करना है, जो गणनात्मक रूप से मित्र है। यह सिद्धांत आईएसएम को एसडीएस दृष्टिकोण के मूल उद्देश्यों के साथ संरेखित करने की अनुमति देता है, साथ ही साथ मौजूदा तरीके को परिष्कृत करता है।
डीडीआईएम इनवर्शन
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क अधिक संगत पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करने का लक्ष्य रखता है जो ३डी प्रतिनिधित्व के साथ संगत हैं। इसलिए, ३डी प्रतिनिधित्व का उत्पादन करने के बजाय, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क डीडीआईएम इनवर्शन दृष्टिकोण का उपयोग करता है ताकि शोर लेटेंट ३डी प्रतिनिधित्व का पूर्वानुमान लगाया जा सके, और एक इनवर्टिबल शोर लेटेंट ट्रेजेक्टरी का पूर्वानुमान लगाया जा सके एक पुनरावृत्ति तरीके से। इसके अलावा, डीडीआईएम इनवर्शन की इनवर्टिबिलिटी के कारण, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क सभी समय अंतराल के लिए पseudo-ग्राउंड ट्रुथ की संगतता को काफी बढ़ाने में सक्षम है।
अद्वितीय जेनरेशन पाइपलाइन
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क आईएसएम के अलावा एक उन्नत पाइपलाइन की भी शुरुआत करता है ताकि टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन के दृश्य गुणवत्ता को प्रभावित करने वाले कारकों का अन्वेषण किया जा सके, और ३डी जेनरेशन और ३डी पॉइंट क्लाउड जेनरेशन मॉडल के रूप में ३डी गॉसियन स्प्लैटिंग या ३डीजीएस की शुरुआत करता है।
३डी गॉसियन स्प्लैटिंग
मौजूदा कार्यों से पता चलता है कि प्रशिक्षण के लिए बैच आकार और रेंडरिंग रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाने से दृश्य गुणवत्ता में काफी सुधार होता है। हालांकि, टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन के लिए अपनाई गई अधिकांश सीखने योग्य ३डी प्रतिनिधित्व समय और स्मृति की खपत करते हैं। दूसरी ओर, ३डी गॉसियन स्प्लैटिंग दृष्टिकोण अनुकूलन और रेंडरिंग दोनों में कुशल परिणाम प्रदान करता है, जो लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की उन्नत जेनरेशन पाइपलाइन को सीमित गणनात्मक संसाधनों के साथ भी बड़े बैच आकार और उच्च-रिज़ॉल्यूशन रेंडरिंग को प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
प्रारंभिकरण
अधिकांश राज्य-ऑफ-द-आर्ट टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन फ्रेमवर्क अपने ३डी प्रतिनिधित्व को सीमित ज्यामिति जैसे कि सर्कल, बॉक्स या सिलेंडर के साथ प्रारंभ करते हैं, जो अक्सर गैर-अक्षीय सममित वस्तुओं पर अवांछित आउटपुट का कारण बनता है। दूसरी ओर, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क ३डी गॉसियन स्प्लैटिंग को ३डी प्रतिनिधित्व के रूप में पेश करता है, जो मानव इनपुट के साथ कई टेक्स्ट-से-पॉइंट जेनरेटिव फ्रेमवर्क को स्वाभाविक रूप से अपना सकता है ताकि एक मोटी प्रारंभिकरण उत्पन्न किया जा सके। प्रारंभिकरण रणनीति अंततः समापन गति को काफी बढ़ाती है।
लुसिडड्रीमर: प्रयोग और परिणाम
टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन
उपरोक्त चित्र लुसिडड्रीमर मॉडल द्वारा मूल स्टेबल डिफ्यूजन दृष्टिकोण के साथ उत्पन्न परिणामों को दर्शाता है, जबकि निम्नलिखित चित्र विभिन्न फाइन-ट्यून किए गए चेकपॉइंट पर उत्पन्न परिणामों के बारे में बात करता है।
जैसा कि देखा जा सकता है, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क इनपुट टेक्स्ट और सेमेंटिक संकेतों का उपयोग करके उच्च संगत ३डी सामग्री का उत्पादन करने में सक्षम है। इसके अलावा, आईएसएम का उपयोग करके, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क अधिक जटिल और वास्तविक छवियों का उत्पादन करता है, जबकि सामान्य समस्याओं जैसे कि अधिक संतृप्ति या अधिक चिकना से बचता है, और साथ ही साथ सामान्य वस्तुओं के साथ-साथ रचनात्मक निर्माणों का भी समर्थन करता है।
आईएसएम सामान्यता
आईएसएम की सामान्यता का मूल्यांकन करने के लिए, आईएसएम और एसडीएस विधियों के बीच एक तुलना की जाती है, दोनों स्पष्ट और अंतर्निहित प्रतिनिधित्व में, और परिणाम निम्नलिखित छवि में दिखाए गए हैं।
गुणात्मक तुलना
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की गुणात्मक दक्षता का विश्लेषण करने के लिए, इसे वर्तमान सोटा बेसलाइन मॉडल के साथ तुलना की जाती है, और निष्पक्ष तुलना सुनिश्चित करने के लिए, यह स्टेबल डिफ्यूजन २.१ फ्रेमवर्क का उपयोग डिस्टिलेशन के लिए करता है, और परिणाम निम्नलिखित छवि में दिखाए गए हैं। जैसा कि देखा जा सकता है, फ्रेमवर्क उच्च-विश्वसनीयता वाले और ज्यामितीय रूप से सटीक परिणाम प्रदान करता है, जबकि कम संसाधनों और समय की खपत करता है।
इसके अलावा, एक अधिक व्यापक मूल्यांकन प्रदान करने के लिए, डेवलपर्स ने एक उपयोगकर्ता अध्ययन भी किया। मूल्यांकन में २८ प्रॉम्प्ट का चयन किया गया और प्रत्येक प्रॉम्प्ट पर विभिन्न टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके वस्तुओं का उत्पादन किया गया। परिणामों को उपयोगकर्ताओं द्वारा इनपुट प्रॉम्प्ट के साथ संरेखण की डिग्री और विश्वसनीयता के आधार पर रैंक किया गया।
लुसिडड्रीमर: अनुप्रयोग
टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर इसके असाधारण प्रदर्शन के कारण, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क में शून्य-शॉट अवतार जेनरेशन, व्यक्तिगत टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन, और शून्य-शॉट २डी और ३डी संपादन जैसे कई संभावित अनुप्रयोग हैं।
बायें-ऊपरी छवि लुसिडड्रीमर की शून्य-शॉट २डी और ३डी संपादन कार्यों में संभावना को दर्शाती है, जबकि नीचे बाएं छवि फ्रेमवर्क की क्षमता को दर्शाती है व्यक्तिगत टेक्स्ट-से-३डी आउटपुट का उत्पादन करने के लिए लोरा के साथ, और दाईं ओर की छवि फ्रेमवर्क की क्षमता को दर्शाती है ३डी अवतारों का उत्पादन करने के लिए।
अंतिम विचार
इस लेख में, हमने लुसिडड्रीमर के बारे में बात की है, जो इंटरवल स्कोर मैचिंग या आईएसएम विधि का उपयोग करके अधिक चिकना समस्या को दूर करने के लिए एक नई दृष्टिकोण प्रदान करता है, और मॉडल की वास्तुकला और इसके प्रदर्शन को राज्य-ऑफ-द-आर्ट टेक्स्ट-से-३डी जेनरेटिव फ्रेमवर्क के खिलाफ देखा है। हमने यह भी चर्चा की है कि एसडीएस या स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग, जो अधिकांश राज्य-ऑफ-द-आर्ट टेक्स्ट-से-३डी जेनरेशन मॉडल में एक सामान्य दृष्टिकोण है, अक्सर उत्पन्न छवियों के अधिक चिकना होने का कारण बनता है, और लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क इस समस्या का मुकाबला करने के लिए एक नई दृष्टिकोण, आईएसएम या इंटरवल स्कोर मैचिंग दृष्टिकोण की शुरुआत करता है उच्च-विश्वसनीयता और अधिक वास्तविक ३डी छवियों का उत्पादन करने के लिए। परिणाम और मूल्यांकन लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की प्रभावशीलता को दर्शाते हैं एक विस्तृत श्रृंखला के ३डी जेनरेशन कार्यों पर, और यह कैसे वर्तमान राज्य-ऑफ-द-आर्ट ३डी जेनरेटिव मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है। फ्रेमवर्क का असाधारण प्रदर्शन एक विस्तृत श्रृंखला के व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए मार्ग प्रशस्त करता है, जैसा कि पहले चर्चा की गई है।
