論文の概要: Advances in 4D Generation: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14501v1
• Date: Tue, 18 Mar 2025 17:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:15:37.781562
• Title: Advances in 4D Generation: A Survey
• Title（参考訳）: 4Dジェネレーションの進歩:サーベイ
• Authors: Qiaowei Miao, Kehan Li, Jinsheng Quan, Zhiyuan Min, Shaojie Ma, Yichao Xu, Yi Yang, Yawei Luo,
• Abstract要約: 2D3Dコンテンツ生成の成功に基づいて、4D世代は急速に発展している研究領域として現れている。 本稿では,この分野の包括的調査を行い,その理論的基礎,鍵となる方法論,実践的応用を体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.285058992203442
• License:
• Abstract: Generative artificial intelligence has witnessed remarkable advancements across multiple domains in recent years. Building on the successes of 2D and 3D content generation, 4D generation, which incorporates the temporal dimension into generative tasks, has emerged as a burgeoning yet rapidly evolving research area. This paper presents a comprehensive survey of this emerging field, systematically examining its theoretical foundations, key methodologies, and practical applications, with the aim of providing readers with a holistic understanding of the current state and future potential of 4D generation. We begin by introducing the core concepts of 4D data representations, encompassing both structured and unstructured formats, and their implications for generative tasks. Building upon this foundation, we delve into the enabling technologies that drive 4D generation, including advancements in spatiotemporal modeling, neural representations, and generative frameworks. We further review recent studies that employ diverse control mechanisms and representation strategies for generating 4D outputs, categorizing these approaches and summarizing their research trajectories. In addition, we explore the wide-ranging applications of 4D generation techniques, spanning dynamic object modeling, scene generation, digital human synthesis, 4D content editing, and autonomous driving. Finally, we analyze the key challenges inherent to 4D generation, such as data availability, computational efficiency, and spatiotemporal consistency, and propose promising directions for future research. Our code is publicly available at: \href{https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D}{https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D}.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能は、近年、複数の領域で顕著な進歩をみせている。 2Dおよび3Dコンテンツ生成の成功に基づいて、時間次元を生成タスクに組み込んだ4D生成が、急速に発展してきた研究領域として登場した。 本稿では,その理論的基礎,鍵となる方法論,実践的応用を体系的に検討し,読者に4D世代の現状と将来の可能性に関する総合的な理解を提供することを目的とする,この新興分野の総合的な調査について述べる。 まず、4次元データ表現の中核となる概念を導入し、構造化形式と非構造化形式を包含し、生成タスクに含意する。 この基盤の上に構築され、時空間モデリング、神経表現、生成フレームワークの進歩を含む、4D生成を可能にする技術について検討する。 さらに,4次元出力を生成するための多種多様な制御機構と表現戦略を用いて,これらのアプローチを分類し,研究軌跡を要約する最近の研究について述べる。 さらに,動的オブジェクトモデリング,シーン生成,デジタル人間合成,4Dコンテンツ編集,自律運転など,4D生成技術の幅広い応用について検討する。 最後に、データの可用性、計算効率、時空間整合性などの4次元生成に固有の課題を分析し、今後の研究に向けて有望な方向性を提案する。 私たちのコードは以下に公開されています。 \href{https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D}{https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D}。

関連論文リスト

• Dynamic Realms: 4D Content Analysis, Recovery and Generation with Geometric, Topological and Physical Priors [0.8339831319589133]
  私の研究は、4Dは3つの空間次元(x, y, z)と、形状や動きなどの時間次元tを含む4Dコンテンツの分析、回復、生成に焦点を当てています。 私の研究は、幾何学的、トポロジ的、物理的優先事項を取り入れることで、4Dコンテンツ生成をより効率的、アクセシビリティ、高品質にすることを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T03:46:51Z)
• EG4D: Explicit Generation of 4D Object without Score Distillation [105.63506584772331]
  DG4Dは、スコア蒸留なしで高品質で一貫した4Dアセットを生成する新しいフレームワークである。 私たちのフレームワークは、世代品質のベースラインをかなりのマージンで上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T12:47:22Z)
• Diffusion4D: Fast Spatial-temporal Consistent 4D Generation via Video Diffusion Models [116.31344506738816]
  高速でスケーラブルな4Dコンテンツ生成のための新しいフレームワーク textbfDiffusion4D を提案する。 ダイナミックな3Dアセットの軌道ビューを合成できる4D対応ビデオ拡散モデルを開発した。 提案手法は, 生成効率と4次元幾何整合性の観点から, 従来の最先端技術を超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T17:47:34Z)
• A Survey On Text-to-3D Contents Generation In The Wild [5.875257756382124]
  3Dコンテンツ作成は、ゲーム、ロボットシミュレーション、仮想現実など、さまざまなアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 この課題に対処するために、テキストから3D生成技術が、3D生成を自動化するための有望なソリューションとして登場した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-15T15:23:22Z)
• Comp4D: LLM-Guided Compositional 4D Scene Generation [65.5810466788355]
  合成 4D 生成のための新しいフレームワーク Comp4D について述べる。 シーン全体の特異な4D表現を生成する従来の方法とは異なり、Comp4Dはシーン内の各4Dオブジェクトを革新的に別々に構築する。 提案手法は, 予め定義された軌道で導かれる合成スコア蒸留技術を用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:55:52Z)
• Advances in 3D Generation: A Survey [54.95024616672868]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T13:06:48Z)
• Generative AI meets 3D: A Survey on Text-to-3D in AIGC Era [36.66506237523448]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-10T13:26:08Z)
• Deep Generative Models on 3D Representations: A Survey [81.73385191402419]
  生成モデルは、新しいインスタンスを生成することによって観測データの分布を学習することを目的としている。 最近、研究者は焦点を2Dから3Dにシフトし始めた。 3Dデータの表現は、非常に大きな課題をもたらします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T17:59:50Z)
• LoRD: Local 4D Implicit Representation for High-Fidelity Dynamic Human Modeling [69.56581851211841]
  そこで我々は,LoRDという,動的に衣を着る人間の局所的な4D暗黙表現を提案する。 私たちの重要な洞察は、ネットワークがローカルな部分レベルの表現の潜在コードを学ぶように促すことです。 LoRDは、4D人間を表現する能力が強く、実用上の最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T03:49:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。