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हाल के दिनों में पाठ-से-3डी उत्पन्न करने वाले एआई फ्रेमवर्क में हुई प्रगति ने उत्पन्न मॉडलों में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर चिह्नित किया है। वे विभिन्न वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में 3डी संपत्तियों के निर्माण में नई संभावनाओं के लिए मार्ग प्रशस्त करते हैं। डिजिटल 3डी संपत्तियां अब हमारी डिजिटल उपस्थिति में एक अनिवार्य स्थान रखती हैं, जो जटिल वातावरण और वस्तुओं के साथ व्यापक दृश्य और बातचीत को सक्षम बनाती हैं जो हमारे वास्तविक दुनिया के अनुभवों को दर्शाती हैं। इन 3डी उत्पन्न करने वाले एआई फ्रेमवर्क का विभिन्न क्षेत्रों में अनुप्रयोग किया जाता है, जिनमें एनिमेशन, वास्तुकला, गेमिंग, बढ़ाया और आभासी वास्तविकता शामिल हैं, और बहुत कुछ। उन्हें ऑनलाइन सम्मेलनों, खुदरा, शिक्षा और विपणन में भी व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है।
हालांकि, पाठ-से-3डी उत्पन्न करने वाले फ्रेमवर्क में इन प्रगति के वादे के बावजूद, 3डी प्रौद्योगिकियों का व्यापक उपयोग एक बड़ी समस्या के साथ आता है। उच्च-गुणवत्ता वाली 3डी 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, पाठ-से-3डी उत्पादन अक्सर विस्तृत और उच्च-गुणवत्ता वाले 3डी मॉडल को प्रस्तुत करने में विफल रहता है। यह समस्या स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग (एसडीएस) विधि का उपयोग करने वाले फ्रेमवर्क में अधिक प्रचलित है। इस लेख में एसडीएस विधि का उपयोग करने वाले मॉडलों में देखे गए उल्लेखनीय कमियों पर चर्चा की जाएगी, जो असंगतता और कम-गुणवत्ता वाले अद्यतन दिशानिर्देशों को पेश करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप उत्पन्न आउटपुट पर अधिक चिकनाई प्रभाव पड़ता है। हम लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की भी शुरुआत करेंगे, जो अधिक चिकनाई समस्या को दूर करने के लिए इंटरवल स्कोर मिलान (आईएसएम) विधि का उपयोग करने वाला एक नया दृष्टिकोण है। हम मॉडल की वास्तुकला और राज्य-ऑफ-द-आर्ट पाठ-से-3डी उत्पन्न करने वाले फ्रेमवर्क के खिलाफ इसके प्रदर्शन का अन्वेषण करेंगे। तो आइए शुरू करें।
लुसिडड्रीमर3डी: 3डी जनरेशन के लिए इंटरवल स्कोर मिलान का परिचय
3डी जनरेशन मॉडल को उत्पन्न करने वाले एआई उद्योग का एक महत्वपूर्ण बिंदु बनाने का एक प्रमुख कारण यह है कि इसके व्यापक अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों और उद्योगों में हैं, और इसकी क्षमता वास्तविक समय में 3डी सामग्री का उत्पादन करने की है। इसके व्यापक व्यावहारिक अनुप्रयोगों के कारण, विकासकर्ताओं ने 3डी सामग्री उत्पादन के लिए कई दृष्टिकोण प्रस्तावित किए हैं, जिनमें से पाठ-से-3डी जनरेशन फ्रेमवर्क सबसे अलग है क्योंकि यह केवल पाठ विवरण का उपयोग करके कल्पनाशील 3डी मॉडल का उत्पादन करने में सक्षम है। पाठ-से-3डी जनरेशन फ्रेमवर्क यह प्राप्त करने के लिए एक पूर्व-प्रशिक्षित पाठ-से-छवि डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है जो एक मजबूत छवि के रूप में कार्य करता है, और फिर 3डी मॉडल के प्रशिक्षण की देखरेख करता है, जिससे पाठ के साथ संगत 3डी छवियों का सुसंगत रूप से प्रस्तुतीकरण संभव हो जाता है। यह 3डी छवियों का सुसंगत रूप से प्रस्तुतीकरण स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग के उपयोग पर आधारित है।
हालांकि, एसडीएस विधि का उपयोग करने वाले 3डी जनरेशन फ्रेमवर्क अक्सर विकृति और अधिक चिकनाई समस्याओं से ग्रस्त होते हैं जो उच्च-विश्वसनीयता वाले 3डी जनरेशन के व्यावहारिक कार्यान्वयन को बाधित करते हैं। अधिक चिकनाई समस्याओं को दूर करने के लिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क एक आईएसएम या इंटरवल स्कोर मिलान दृष्टिकोण को लागू करता है, जो एक नया दृष्टिकोण है जो दो प्रभावी तंत्रों का उपयोग करता है। पहले, आईएसएम दृष्टिकोण डीडीआईएम इनवर्सन विधि का उपयोग करता है ताकि पseudo-ग्राउंड ट्रुथ असंगतताओं के कारण होने वाले औसत प्रभाव को कम किया जा सके, जो एक इनवर्टिबल डिफ्यूजन ट्रेजेक्टरी का उत्पादन करता है। दूसरा, 3डी मॉडल द्वारा प्रस्तुत की गई छवियों को पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ मिलाने के बजाय, आईएसएम विधि उन्हें डिफ्यूजन ट्रेजेक्टरी में दो अंतराल चरणों के बीच मिलाती है, जो एक-चरण पुनर्निर्माण से बचकर उच्च पुनर्निर्माण त्रुटि को避 करती है। एसडीएस की तुलना में आईएसएम का उपयोग उच्च प्रदर्शन के साथ उच्च-वास्तविक और विस्तृत आउटपुट का परिणाम है।
कुल मिलाकर, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क 3डी जनरेशन एआई में निम्नलिखित योगदान करने का लक्ष्य रखता है
- पाठ-से-3डी जनरेशन फ्रेमवर्क में मूलभूत अवधारणा के रूप में एसडीएस का एक गहन विश्लेषण प्रदान करता है, और इसकी प्रमुख सीमाओं को कम-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ और अधिक चिकनाई प्रभाव के लिए जिम्मेदार कारणों की व्याख्या करता है।
- एसडीएस दृष्टिकोण द्वारा उठाई गई सीमाओं का मुकाबला करने के लिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क इंटरवल स्कोर मिलान को पेश करता है, जो एक नया दृष्टिकोण है जो अंतराल-आधारित मिलान और इनवर्टिबल डिफ्यूजन ट्रेजेक्टरी का उपयोग करता है ताकि एसडीएस को पार कर जाए और उच्च-वास्तविक और विस्तृत आउटपुट का उत्पादन करे।
- आईएसएम विधि को 3डी गॉसियन स्प्लैटिंग के साथ एकीकृत करके राज्य-ऑफ-द-आर्ट प्रदर्शन प्राप्त करना, जो मौजूदा विधियों को पार करता है और 3डी सामग्री उत्पादन के लिए कम प्रशिक्षण लागत के साथ।
एसडीएस सीमाएं
जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एसडीएस पाठ-से-3डी जनरेशन मॉडल के लिए सबसे लोकप्रिय दृष्टिकोणों में से एक है, और यह डीडीपीएम के लेटेंट स्पेस में सशर्त पोस्टेरियर के लिए मोड की तलाश करता है। एसडीएस दृष्टिकोण भी एक पूर्व-प्रशिक्षित डीडीपीएम को सशर्त पोस्टेरियर को मॉडल करने के लिए अपनाता है, और सशर्त पोस्टेरियर के लिए 3डी प्रतिनिधित्व को 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 शोर मिलान उद्देश्य को पुन: उपयोग करता है। एसडीएस दृष्टिकोण का प्राथमिक उद्देश्य 3डी मॉडल के दृश्य को पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ मिलाने के रूप में देखा जा सकता है जो एकल चरण में डीडीपीएम द्वारा अनुमानित है। हालांकि, विकासकर्ताओं ने观察 किया है कि डिस्टिलेशन प्रक्रिया अक्सर डीडीपीएम के महत्वपूर्ण पहलुओं को अनदेखा करती है, और निम्नलिखित चित्र दिखाता है कि एक पूर्व-प्रशिक्षित डीडीपीएम पseudo-ग्राउंड ट्रुथ को असंगत विशेषताओं के साथ अनुमानित करता है और डिस्टिलेशन प्रक्रिया के दौरान कम-गुणवत्ता वाला आउटपुट उत्पन्न करता है।
हालांकि, अवांछनीय परिस्थितियों में अद्यतन दिशानिर्देश 3डी प्रतिनिधित्व को अंततः अधिक चिकनाई परिणामों की ओर ले 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 बदल जाती हैं। इसके अलावा, कैमरा पोज और इनपुट के शोर घटक में यादृच्छिकता डिस्टिलेशन के दौरान उत्पन्न होने वाली उतार-चढ़ाव में योगदान कर सकती है। असंगत पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के लिए इनपुट का अनुकूलन विशेषता-औसत परिणामों की ओर ले जाता है। एसडीएस दृष्टिकोण एकल-चरण पूर्वानुमान के साथ सभी समय अंतराल के लिए पseudo-ग्राउंड ट्रुथ प्राप्त करता है, और एकल-चरण-डीडीपीएम घटक की सीमाओं पर विचार नहीं करता है जो उच्च-गुणवत्ता वाला आउटपुट उत्पन्न करने में असमर्थ है, जो दर्शाता है कि एसडीएस घटक के साथ 3डी संपत्तियों या छवियों को डिस्टिल करना सबसे आदर्श दृष्टिकोण नहीं हो सकता है।
लुसिडड्रीमर: विधि और कार्य
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क आईएसएम दृष्टिकोण को पेश करता है, लेकिन यह अन्य फ्रेमवर्क से सीखने पर भी आधारित है, जिनमें पाठ-से-3डी जनरेशन मॉडल, डिफ्यूजन मॉडल, और विभेदक 3डी प्रतिनिधित्व फ्रेमवर्क शामिल हैं। इसलिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की वास्तुकला और विधि पर विस्तार से देखें।
इंटरवल स्कोर मिलान या आईएसएम
पाठ-से-3डी जनरेशन फ्रेमवर्क द्वारा सामना की जाने वाली अधिक चिकनाई और कम-गुणवत्ता वाले आउटपुट समस्याएं अक्सर एसडीएस दृष्टिकोण के उपयोग के कारण होती हैं जो पseudo-ग्राउंड ट्रुथ के साथ 3डी प्रतिनिधित्व को मिलाने का लक्ष्य रखता है जो असंगत और अक्सर कम-गुणवत्ता वाला होता है। एसडीएस द्वारा उठाई गई सीमाओं का मुकाबला करने के लिए, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क आईएसएम या इंटरवल स्कोर मिलान को पेश करता है, जो एक नया दृष्टिकोण है जो दो कार्य चरणों में काम करता है। पहले चरण में, आईएसएम घटक डिस्टिलेशन के दौरान कैमरा पोज 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 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 बना देता है, और यह आईएसएम दृष्टिकोण में सुधार का आधार बनता है। इसी तरह, एसडीएस उद्देश्य 3डी 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 अनदेखा करती है, जो डिस्टिलेशन प्रक्रिया के दौरान कम-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करता है।
कुल मिलाकर, आईएसएम घटक पिछले विधियों पर कई फायदे प्रदान करता है। पहले, आईएसएम की उच्च-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ प्रदान करने की क्षमता के कारण, यह उच्च-विश्वसनीयता वाले डिस्टिलेशन आउटपुट का उत्पादन करने में सक्षम है जो बारीक संरचनाओं और समृद्ध विवरणों से भरा होता है, जिससे बड़े पैमाने पर मार्गदर्शन की आवश्यकता को समाप्त करता है और 3डी सामग्री निर्माण के लिए लचीलापन बढ़ाता है। दूसरा, एसडीएस दृष्टिकोण से आईएसएम दृष्टिकोण में संक्रमण के लिए मार्जिनल गणनात्मक ओवरहेड है, खासकर जब आईएसएम दृष्टिकोण डीडीआईएम इनवर्सन के लिए अतिरिक्त गणनात्मक लागत की मांग करता है, लेकिन यह कुल कार्यक्षमता 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 पाठ-से-3डी जनरेटर का उपयोग करके प्रॉम्प्ट के साथ 3डी गॉसियन स्प्लैटिंग (3डी प्रतिनिधित्व) को आरंभ करता है। इसके बाद, यह एक पूर्व-प्रशिक्षित 2डी डीडीपीएम घटक के साथ एकीकृत किया जाता है ताकि डीडीआईएम इनवर्सन का उपयोग करके यादृच्छिक दृश्यों को शोर अनुकूल लेटेंट ट्रेजेक्टरी में परिवर्तित किया जा सके, और फिर अंतराल स्कोर के साथ अद्यतन किया जा सके। इसकी वास्तुकला के कारण, आईएसएम घटक के अनुकूलन का मूल 3डी प्रतिनिधित्व को उच्च-गुणवत्ता वाले पseudo-ग्राउंड ट्रुथ की ओर अद्यतन करने पर केंद्रित है, जो संगत और 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 विधि को परिष्कृत करता है।
डीडीआईएम इनवर्सन
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क 3डी प्रतिनिधित्व के साथ अधिक संगत पseudo-ग्राउंड ट्रुथ का उत्पादन करने का लक्ष्य रखता है। इसलिए, 3डी प्रतिनिधित्व का उत्पादन करने के बजाय, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क डीडीआईएम इनवर्सन दृष्टिकोण का उपयोग करता है ताकि शोर लेटेंट 3डी प्रतिनिधित्व का अनुमान लगाया जा सके और एक इनवर्टिबल शोर लेटेंट ट्रेजेक्टरी का अनुमान एक पुनरावृत्ति तरीके से किया जा सके। इसके अलावा, डीडीआईएम इनवर्सन की इनवर्टिबिलिटी के कारण, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क सभी समय अंतराल के लिए पseudo-ग्राउंड ट्रुथ की संगतता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाने में सक्षम है।
उन्नत पीढ़ी पाइपलाइन
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क आईएसएम के अलावा पाठ-से-3डी जनरेशन की दृश्य गुणवत्ता को प्रभावित करने वाले कारकों का अन्वेषण करने के लिए एक उन्नत पाइपलाइन को भी पेश करता है, और 3डी गॉसियन स्प्लैटिंग (3डीजीएस) को 3डी प्रतिनिधित्व और 3डी बिंदु बादल जनरेशन मॉडल के रूप में आरंभीकरण के लिए उपयोग करता है।
3डी गॉसियन स्प्लैटिंग
मौजूदा कार्यों से पता चलता है कि प्रशिक्षण के लिए बैच आकार और रेंडरिंग रिज़ॉल्यूशन को बढ़ाने से दृश्य गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है। हालांकि, पाठ-से-3डी जनरेशन के लिए अपनाए गए अधिकांश सीखने योग्य 3डी प्रतिनिधित्व समय और स्मृति की खपत करने वाले होते हैं। दूसरी ओर, 3डी गॉसियन स्प्लैटिंग दृष्टिकोण प्रशिक्षण और रेंडरिंग दोनों में कुशल परिणाम प्रदान करता है, जो लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की उन्नत पीढ़ी पाइपलाइन को सीमित गणनात्मक संसाधनों के साथ भी बड़े बैच आकार और उच्च-रिज़ॉल्यूशन रेंडरिंग को प्राप्त करने में सक्षम बनाता है।
आरंभीकरण
अधिकांश राज्य-ऑफ-द-आर्ट पाठ-से-3डी जनरेशन फ्रेमवर्क अपने 3डी प्रतिनिधित्व को सीमित ज्यामितियों जैसे कि सर्कल, बॉक्स या सिलिंडर के साथ आरंभ करते हैं, जो अक्सर गैर-अक्षीय सममित वस्तुओं पर अवांछनीय आउटपुट का कारण बनता है। दूसरी ओर, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क 3डी गॉसियन स्प्लैटिंग को 3डी प्रतिनिधित्व के रूप में पेश करता है, जो मानव इनपुट के साथ कई पाठ-से-बिंदु जनरेटिव फ्रेमवर्क को स्वाभाविक रूप से अपना सकता है और एक मोटा आरंभीकरण उत्पन्न कर सकता है। आरंभीकरण रणनीति अंततः संग्रहण गति को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती है।
लुसिडड्रीमर: प्रयोग और परिणाम
पाठ-से-3डी जनरेशन
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 पाठ और सेमेंटिक संकेतों का उपयोग करके उच्च संगत 3डी सामग्री का उत्पादन करने में सक्षम है। इसके अलावा, आईएसएम का उपयोग करके, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क अधिक वास्तविक और विस्तृत छवियों का उत्पादन करता है, साथ ही साथ सामान्य समस्याओं जैसे कि अधिक संतृप्ति या अधिक चिकनाई से बचता है, और सामान्य वस्तुओं के साथ-साथ रचनात्मक सृजन का समर्थन करता है।
आईएसएम सामान्यीकरण
आईएसएम के सामान्यीकरण 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 चित्र में दिखाए गए हैं।
गुणात्मक तुलना
लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की गुणात्मक कार्यक्षमता का विश्लेषण करने के लिए, इसे वर्तमान स्टेट-ऑफ-द-आर्ट बेसलाइन मॉडल के साथ तुलना की जाती है, और निष्पक्ष तुलना सुनिश्चित करने के लिए, यह डिस्टिलेशन के लिए स्टेबल डिफ्यूजन 2.1 फ्रेमवर्क का उपयोग करता है, और परिणाम निम्नलिखित चित्र में दिखाए गए हैं। जैसा कि देखा जा सकता है, फ्रेमवर्क उच्च-विश्वसनीयता और ज्यामितीय रूप से सटीक परिणाम प्रदान करता है, साथ ही साथ कम संसाधनों और समय की खपत करता है।
इसके अलावा, एक अधिक व्यापक मूल्यांकन प्रदान करने के लिए, विकासकर्ता एक उपयोगकर्ता अध्ययन भी आयोजित करते हैं। मूल्यांकन 28 प्रॉम्प्ट का चयन करता है और प्रत्येक प्रॉम्प्ट पर विभिन्न पाठ-से-3डी जनरेशन दृष्टिकोण का उपयोग करके वस्तुओं का उत्पादन करता है। परिणामों को तब उपयोगकर्ताओं द्वारा इनपुट प्रॉम्प्ट के साथ संरेखण की डिग्री और विश्वसनीयता के आधार पर रैंक किया जाता है।
लुसिडड्रीमर: अनुप्रयोग
पाठ-से-3डी जनरेशन कार्यों पर इसके असाधारण प्रदर्शन के कारण, लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क के कई संभावित अनुप्रयोग हैं, जिनमें शून्य-शॉट अवतार जनरेशन, व्यक्तिगत पाठ-से-3डी जनरेशन, और शून्य-शॉट 2डी और 3डी संपादन शामिल हैं।
बाएं ऊपरी चित्र लुसिडड्रीमर की शून्य-शॉट 2डी और 3डी संपादन कार्यों में क्षमता को दर्शाता है, जबकि नीचे बाएं छवियां फ्रेमवर्क की व्यक्तिगत पाठ-से-3डी आउटपुट को लोरा के साथ उत्पन्न करने की क्षमता को प्रदर्शित करती हैं, और दाएं छवि फ्रेमवर्क की 3डी अवतार का उत्पादन करने की क्षमता को दर्शाती है।
अंतिम विचार
इस लेख में, हमने लुसिडड्रीमर के बारे में बात की है, जो एक नया दृष्टिकोण है जो अधिक चिकनाई समस्या को दूर करने के लिए इंटरवल स्कोर मिलान विधि का उपयोग करता है, और मॉडल की वास्तुकला और राज्य-ऑफ-द-आर्ट पाठ-से-3डी जनरेशन फ्रेमवर्क के खिलाफ इसके प्रदर्शन पर चर्चा की है। हमने यह भी चर्चा की है कि एसडीएस या स्कोर डिस्टिलेशन सैंपलिंग, जो अधिकांश राज्य-ऑफ-द-आर्ट पाठ-से-3डी जनरेशन मॉडल में लागू की जाने वाली एक सामान्य विधि है, अक्सर उत्पन्न छवियों के अधिक चिकनाई का कारण बनती है, और लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क कैसे एक नए दृष्टिकोण, इंटरवल स्कोर मिलान दृष्टिकोण को पेश करके इस समस्या का समाधान करता है। परिणाम और मूल्यांकन लुसिडड्रीमर फ्रेमवर्क की विभिन्न 3डी जनरेशन कार्यों पर प्रभावशीलता को दर्शाते हैं, और यह कि फ्रेमवर्क पहले से ही मौजूदा राज्य-ऑफ-द-आर्ट 3डी जनरेटिव मॉडल का प्रदर्शन बेहतर कर रहा है। फ्रेमवर्क का असाधारण प्रदर्शन व्यावहारिक अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए मार्ग प्रशस्त करता है, जैसा कि पहले चर्चा की गई है।
