論文の概要: Digital Twin Generation from Visual Data: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13159v1
- Date: Thu, 17 Apr 2025 17:57:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:36:33.142724
- Title: Digital Twin Generation from Visual Data: A Survey
- Title（参考訳）: ビジュアルデータからのディジタルツイン生成:サーベイ
- Authors: Andrew Melnik, Benjamin Alt, Giang Nguyen, Artur Wilkowski, Maciej Stefańczyk, Qirui Wu, Sinan Harms, Helge Rhodin, Manolis Savva, Michael Beetz,
- Abstract要約: デジタルツインは、ロボティクスの応用、メディアコンテンツ作成、デザインと建設の作業に使用できる。
我々は,3次元ガウス・スプラッティング,生成的インペイント,セマンティックセグメンテーション,基礎モデルなど,様々なアプローチを解析する。
本調査は,最先端の方法論とその実世界の応用への応用を包括的に概観することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.812547645957924
- License:
- Abstract: This survey explores recent developments in generating digital twins from videos. Such digital twins can be used for robotics application, media content creation, or design and construction works. We analyze various approaches, including 3D Gaussian Splatting, generative in-painting, semantic segmentation, and foundation models highlighting their advantages and limitations. Additionally, we discuss challenges such as occlusions, lighting variations, and scalability, as well as potential future research directions. This survey aims to provide a comprehensive overview of state-of-the-art methodologies and their implications for real-world applications. Awesome list: https://github.com/ndrwmlnk/awesome-digital-twins
- Abstract（参考訳）: 本調査は,ビデオからデジタル双生児を生成するための最近の発展について考察する。
このようなデジタルツインは、ロボティクスの応用、メディアコンテンツ作成、デザインと建設の作業に使用できる。
提案手法は,3次元ガウススプラッティング,生成的インペインティング,セマンティックセグメンテーション,基礎モデルなど多岐にわたる。
また,オクルージョンや照明のバリエーション,拡張性などの課題や今後の研究の方向性についても論じる。
本調査は,最先端の方法論とその実世界の応用への応用を包括的に概観することを目的としている。
素晴らしいリスト: https://github.com/ndrwmlnk/awesome-digital-twins
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