論文の概要: Advances in Feed-Forward 3D Reconstruction and View Synthesis: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14501v2
• Date: Wed, 30 Jul 2025 03:32:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 14:05:51.363583
• Title: Advances in Feed-Forward 3D Reconstruction and View Synthesis: A Survey
• Title（参考訳）: フィードフォワード3次元再構成とビュー合成の進歩:サーベイ
• Authors: Jiahui Zhang, Yuelei Li, Anpei Chen, Muyu Xu, Kunhao Liu, Jianyuan Wang, Xiao-Xiao Long, Hanxue Liang, Zexiang Xu, Hao Su, Christian Theobalt, Christian Rupprecht, Andrea Vedaldi, Hanspeter Pfister, Shijian Lu, Fangneng Zhan,
• Abstract要約: 3D再構成とビュー合成は、拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、デジタルツインといった没入型技術における基礎的な問題である。 深層学習によるフィードフォワードアプローチの最近の進歩は、高速で一般化可能な3次元再構成とビュー合成を可能にして、この分野に革命をもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 154.50661618628433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D reconstruction and view synthesis are foundational problems in computer vision, graphics, and immersive technologies such as augmented reality (AR), virtual reality (VR), and digital twins. Traditional methods rely on computationally intensive iterative optimization in a complex chain, limiting their applicability in real-world scenarios. Recent advances in feed-forward approaches, driven by deep learning, have revolutionized this field by enabling fast and generalizable 3D reconstruction and view synthesis. This survey offers a comprehensive review of feed-forward techniques for 3D reconstruction and view synthesis, with a taxonomy according to the underlying representation architectures including point cloud, 3D Gaussian Splatting (3DGS), Neural Radiance Fields (NeRF), etc. We examine key tasks such as pose-free reconstruction, dynamic 3D reconstruction, and 3D-aware image and video synthesis, highlighting their applications in digital humans, SLAM, robotics, and beyond. In addition, we review commonly used datasets with detailed statistics, along with evaluation protocols for various downstream tasks. We conclude by discussing open research challenges and promising directions for future work, emphasizing the potential of feed-forward approaches to advance the state of the art in 3D vision.
• Abstract（参考訳）: 3D再構成とビュー合成は、拡張現実(AR)、仮想現実(VR)、デジタルツインといった没入型技術における基礎的な問題である。 従来の手法は複雑な連鎖における計算集約的な反復最適化に依存しており、現実のシナリオにおける適用性を制限する。 深層学習によるフィードフォワードアプローチの最近の進歩は、高速で一般化可能な3次元再構成とビュー合成を可能にして、この分野に革命をもたらした。 本調査では,3次元再構成とビュー合成のためのフィードフォワード手法の総合的なレビューを行い,ポイントクラウド,3次元ガウススプラッティング(3DGS),ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)などに基づく分類を行った。 本研究では,ポーズレス再構築,動的3D再構成,3D認識画像と映像合成などの重要な課題について検討し,デジタル人間,SLAM,ロボット工学などへの応用について紹介する。 さらに、様々な下流タスクの評価プロトコルとともに、詳細な統計情報を備えた一般的なデータセットをレビューする。 我々は、オープンな研究課題と将来の仕事への有望な方向性について議論し、3Dビジョンの最先端化に向けたフィードフォワードアプローチの可能性を強調した。

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