論文の概要: AI-Generated Content (AIGC) for Various Data Modalities: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14177v5
• Date: Sun, 19 Jan 2025 17:43:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:16:51.772976
• Title: AI-Generated Content (AIGC) for Various Data Modalities: A Survey
• Title（参考訳）: さまざまなデータモダリティのためのAIGC(AI-Generated Content)の調査
• Authors: Lin Geng Foo, Hossein Rahmani, Jun Liu,
• Abstract要約: AIGCメソッドは、AIアルゴリズムを使用してテキスト、画像、ビデオ、3Dアセット、その他のメディアを生成することを目的としている。 本稿では、単一モダリティ法と相互モダリティ法の両方を含む、異なるデータモダリティにわたるAIGC手法の包括的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.826383156183033
• License:
• Abstract: AI-generated content (AIGC) methods aim to produce text, images, videos, 3D assets, and other media using AI algorithms. Due to its wide range of applications and the potential of recent works, AIGC developments -- especially in Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) -- have been attracting significant attention, and this survey focuses on comprehensively reviewing such advancements in ML/DL. AIGC methods have been developed for various data modalities, such as image, video, text, 3D shape, 3D scene, 3D human avatar, 3D motion, and audio -- each presenting unique characteristics and challenges. Furthermore, there have been significant developments in cross-modality AIGC methods, where generative methods receive conditioning input in one modality and produce outputs in another. Examples include going from various modalities to image, video, 3D, and audio. This paper provides a comprehensive review of AIGC methods across different data modalities, including both single-modality and cross-modality methods, highlighting the various challenges, representative works, and recent technical directions in each setting. We also survey the representative datasets throughout the modalities, and present comparative results for various modalities. Moreover, we discuss the typical applications of AIGC methods in various domains, challenges, and future research directions.
• Abstract（参考訳）: AIGCメソッドは、AIアルゴリズムを使用してテキスト、画像、ビデオ、3Dアセット、その他のメディアを生成することを目的としている。 特に機械学習(ML)とディープラーニング(DL)におけるAIGCの開発は、幅広い応用と最近の研究の可能性から大きな注目を集めており、この調査は、ML/DLのこうした進歩を包括的にレビューすることに焦点を当てている。 AIGCメソッドは、画像、ビデオ、テキスト、3D形状、3Dシーン、3D人間のアバター、3Dモーション、オーディオなど、さまざまなデータモダリティのために開発されている。 さらに,1つのモードで条件付け入力を受け取り,別のモードで出力を出力するAIGC法が開発されている。 例えば、様々なモダリティからイメージ、ビデオ、3D、オーディオへと移行する。 本稿では,複数のデータモダリティにまたがるAIGC手法の総合的なレビューを行い,各設定における様々な課題,代表的作業,最近の技術的方向性を明らかにする。 また,各モーダルについて代表的データセットを調査し,様々なモーダルについて比較した。 さらに,様々な分野におけるAIGC手法の典型的な応用,課題,今後の研究方向性について論じる。

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