論文の概要: Advances in 3D Generation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17807v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 13:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 14:54:37.699022
• Title: Advances in 3D Generation: A Survey
• Title（参考訳）: 3d生成の進歩:調査
• Authors: Xiaoyu Li, Qi Zhang, Di Kang, Weihao Cheng, Yiming Gao, Jingbo Zhang, Zhihao Liang, Jing Liao, Yan-Pei Cao, Ying Shan
• Abstract要約: 3Dコンテンツ生成の分野は急速に発展しており、高品質で多様な3Dモデルの作成を可能にしている。 具体的には,3次元生成のバックボーンとして機能する3D表現を紹介する。 本稿では,アルゴリズムのパラダイムのタイプによって分類された,生成手法に関する急成長する文献の概要について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.95024616672868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating 3D models lies at the core of computer graphics and has been the focus of decades of research. With the emergence of advanced neural representations and generative models, the field of 3D content generation is developing rapidly, enabling the creation of increasingly high-quality and diverse 3D models. The rapid growth of this field makes it difficult to stay abreast of all recent developments. In this survey, we aim to introduce the fundamental methodologies of 3D generation methods and establish a structured roadmap, encompassing 3D representation, generation methods, datasets, and corresponding applications. Specifically, we introduce the 3D representations that serve as the backbone for 3D generation. Furthermore, we provide a comprehensive overview of the rapidly growing literature on generation methods, categorized by the type of algorithmic paradigms, including feedforward generation, optimization-based generation, procedural generation, and generative novel view synthesis. Lastly, we discuss available datasets, applications, and open challenges. We hope this survey will help readers explore this exciting topic and foster further advancements in the field of 3D content generation.
• Abstract（参考訳）: 3Dモデルの生成はコンピュータグラフィックスのコアにあり、数十年の研究の焦点となっている。 高度な神経表現と生成モデルが出現し、3dコンテンツ生成の分野が急速に発展し、ますます高品質で多様な3dモデルが生み出されるようになった。 この分野の急速な成長は、最近のすべての発展を控えるのは難しい。 本研究では,3次元生成法の基本方法論を紹介し,3次元表現,生成法,データセット,対応するアプリケーションを含む構造化ロードマップを構築することを目的とする。 具体的には,3次元生成のバックボーンとして機能する3D表現を紹介する。 さらに, フィードフォワード生成, 最適化ベース生成, 手続き生成, 生成的新規ビュー合成など, アルゴリズムパラダイムの種類によって分類され, 急速に成長している生成法に関する文献の包括的概要を述べる。 最後に、利用可能なデータセット、アプリケーション、オープンチャレンジについて論じる。 この調査は、読者がこのエキサイティングなトピックを探求し、3Dコンテンツ生成分野のさらなる進歩を促進するのに役立つことを期待している。

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