論文の概要: A Comprehensive Survey on 3D Content Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01166v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 06:20:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 16:37:59.859628
• Title: A Comprehensive Survey on 3D Content Generation
• Title（参考訳）: 3次元コンテンツ生成に関する総合調査
• Authors: Jian Liu, Xiaoshui Huang, Tianyu Huang, Lu Chen, Yuenan Hou, Shixiang Tang, Ziwei Liu, Wanli Ouyang, Wangmeng Zuo, Junjun Jiang, Xianming Liu
• Abstract要約: 3Dコンテンツ生成は学術的価値と実践的価値の両方を示している。 新しい分類法が提案され,既存のアプローチを3Dネイティブ生成法,2D先行3D生成法,ハイブリッド3D生成法という3つのタイプに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 152.8525457524047
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed remarkable advances in artificial intelligence generated content(AIGC), with diverse input modalities, e.g., text, image, video, audio and 3D. The 3D is the most close visual modality to real-world 3D environment and carries enormous knowledge. The 3D content generation shows both academic and practical values while also presenting formidable technical challenges. This review aims to consolidate developments within the burgeoning domain of 3D content generation. Specifically, a new taxonomy is proposed that categorizes existing approaches into three types: 3D native generative methods, 2D prior-based 3D generative methods, and hybrid 3D generative methods. The survey covers approximately 60 papers spanning the major techniques. Besides, we discuss limitations of current 3D content generation techniques, and point out open challenges as well as promising directions for future work. Accompanied with this survey, we have established a project website where the resources on 3D content generation research are provided. The project page is available at https://github.com/hitcslj/Awesome-AIGC-3D.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能生成コンテンツ(AIGC)の顕著な進歩が見られ、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、3Dなどの様々な入力モダリティがある。 3Dは現実世界の3D環境に最も近い視覚的モダリティであり、膨大な知識を持っている。 3Dコンテンツ生成は、学術的価値と実践的価値の両方を示しながら、重大な技術的課題も提示する。 本レビューは,3Dコンテンツ生成の急成長する領域内での開発を統合することを目的としている。 具体的には,既存のアプローチを3Dネイティブ生成法,2D先行3D生成法,ハイブリッド3D生成法という3つのタイプに分類する新たな分類法を提案する。 調査は主要な技術にまたがる約60の論文をカバーしている。 さらに,現在の3Dコンテンツ生成技術の限界についても論じ,オープンな課題と将来的な方向性を指摘する。 本調査と合わせて,3次元コンテンツ生成研究のリソースを提供するプロジェクトウェブサイトを開設した。 プロジェクトページはhttps://github.com/hitcslj/awesome-aigc-3dで入手できる。

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