論文の概要: Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06131v4
- Date: Fri, 25 Oct 2024 02:30:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-28 13:34:36.060240
- Title: Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIが3Dに到達 - AIGC時代のテキストから3Dへ
- Authors: Chenghao Li, Chaoning Zhang, Joseph Cho, Atish Waghwase, Lik-Hang Lee, Francois Rameau, Yang Yang, Sung-Ho Bae, Choong Seon Hong,
- Abstract要約: 近年、ジェネレーティブAIは大きな進歩を遂げており、テキスト誘導コンテンツ生成が最も実用的になっている。
ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)のようなテキスト・ツー・イメージ技術や3Dモデリング技術の進歩により、テキスト・トゥ・3Dは生まれながら非常に活発な研究分野として現れてきた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.66506237523448
- License:
- Abstract: Generative AI has made significant progress in recent years, with text-guided content generation being the most practical as it facilitates interaction between human instructions and AI-generated content (AIGC). Thanks to advancements in text-to-image and 3D modeling technologies, like neural radiance field (NeRF), text-to-3D has emerged as a nascent yet highly active research field. Our work conducts a comprehensive survey on this topic and follows up on subsequent research progress in the overall field, aiming to help readers interested in this direction quickly catch up with its rapid development. First, we introduce 3D data representations, including both Structured and non-Structured data. Building on this pre-requisite, we introduce various core technologies to achieve satisfactory text-to-3D results. Additionally, we present mainstream baselines and research directions in recent text-to-3D technology, including fidelity, efficiency, consistency, controllability, diversity, and applicability. Furthermore, we summarize the usage of text-to-3D technology in various applications, including avatar generation, texture generation, scene generation and 3D editing. Finally, we discuss the agenda for the future development of text-to-3D.
- Abstract（参考訳）: ヒューマンインストラクションとAIGC(AIGC)との相互作用を促進するため、テキスト誘導コンテンツ生成が最も実用的である。
ニューラルレイディアンス・フィールド(NeRF)のようなテキスト・ツー・イメージ技術や3Dモデリング技術の進歩により、テキスト・トゥ・3Dは生まれながら非常に活発な研究分野として現れてきた。
本研究は,この話題を総合的に調査し,今後の研究の進展を追及し,この方向性に関心のある読者が急速に発展していくのを手伝うことを目的としている。
まず,構造化データと非構造化データの両方を含む3次元データ表現を導入する。
この前提条件に基づいて, 良好なテキスト・ツー・3D結果を実現するために, 様々なコア技術を導入する。
さらに,最近のテキスト・ツー・3D技術では,忠実さ,効率性,一貫性,制御性,多様性,適用性など,主流のベースラインと研究方向を提示する。
さらに,アバター生成,テクスチャ生成,シーン生成,3D編集など,各種アプリケーションにおけるテキスト・ツー・3D技術の利用状況を要約した。
最後に,テキスト・トゥ・3Dの今後の発展に向けた課題について論じる。
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