Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Computational Architecture of Liberty: A Comprehensive Survey on Deep Learning for Generating Virtual Architecture in the Metaverse

論文の概要: Towards Computational Architecture of Liberty: A Comprehensive Survey on Deep Learning for Generating Virtual Architecture in the Metaverse

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00510v2
Date: Fri, 19 May 2023 03:47:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-22 18:26:42.572843
Title: Towards Computational Architecture of Liberty: A Comprehensive Survey on Deep Learning for Generating Virtual Architecture in the Metaverse
Title（参考訳）: 自由の計算アーキテクチャに向けて : メタバースにおける仮想アーキテクチャ生成のためのディープラーニングに関する包括的調査
Authors: Anqi Wang, Jiahua Dong, Jiachuan Shen, Lik-Hang Lee, Pan Hui
Abstract要約: ディープラーニングを利用した3次元形状生成技術は,コンピュータビジョンとアーキテクチャ設計の両方から注目されている。本調査は,3次元オブジェクト生成への最新のアプローチと深層生成モデルの比較に焦点を当てた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.41048025829712
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: 3D shape generation techniques utilizing deep learning are increasing attention from both computer vision and architectural design. This survey focuses on investigating and comparing the current latest approaches to 3D object generation with deep generative models (DGMs), including Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), 3D-aware images, and diffusion models. We discuss 187 articles (80.7% of articles published between 2018-2022) to review the field of generated possibilities of architecture in virtual environments, limited to the architecture form. We provide an overview of architectural research, virtual environment, and related technical approaches, followed by a review of recent trends in discrete voxel generation, 3D models generated from 2D images, and conditional parameters. We highlight under-explored issues in 3D generation and parameterized control that is worth further investigation. Moreover, we speculate that four research agendas including data limitation, editability, evaluation metrics, and human-computer interaction are important enablers of ubiquitous interaction with immersive systems in architecture for computer-aided design Our work contributes to researchers' understanding of the current potential and future needs of deep learnings in generating virtual architecture.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングを利用した3次元形状生成技術は,コンピュータビジョンとアーキテクチャ設計の両方から注目を集めている。本調査は,3次元オブジェクト生成における最新のアプローチを,GAN(Generative Adversarial Networks),VAE(variantal Autoencoder),3D認識画像,拡散モデルなど,深層生成モデル(DGM)と比較することに焦点を当てる。我々は、仮想環境におけるアーキテクチャの生成可能性の分野をレビューするために、187の論文(2018年から2022年の間に発行された記事の80.7%)について論じる。本稿では, 建築研究, 仮想環境, 関連技術アプローチの概要と, 離散ボクセル生成の最近の動向, 2次元画像から生成された3Dモデル, 条件パラメータについて概説する。我々は、さらなる調査に値する3D生成とパラメータ化制御の未調査問題に注目する。さらに,データ制限,編集可能性,評価指標,人間とコンピュータの相互作用といった4つの研究課題が,コンピュータ支援設計におけるアーキテクチャにおける没入型システムとのユビキタスな相互作用を実現する上で重要であると推測する。

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