3D生成技術の進展：サーベイ

Advances in 3D Generation: A Survey

January 31, 2024

著者: Xiaoyu Li, Qi Zhang, Di Kang, Weihao Cheng, Yiming Gao, Jingbo Zhang, Zhihao Liang, Jing Liao, Yan-Pei Cao, Ying Shan

cs.AI

要旨

3Dモデルの生成はコンピュータグラフィックスの核心をなすものであり、数十年にわたる研究の焦点となってきました。先進的なニューラル表現と生成モデルの登場により、3Dコンテンツ生成の分野は急速に発展し、ますます高品質で多様な3Dモデルの作成が可能になっています。この分野の急速な成長により、最新の進展をすべて把握することは困難です。本調査では、3D生成手法の基本的な方法論を紹介し、3D表現、生成手法、データセット、および対応するアプリケーションを含む体系的なロードマップを確立することを目指します。具体的には、3D生成の基盤となる3D表現を紹介します。さらに、フィードフォワード生成、最適化ベースの生成、手続き型生成、生成的新規視点合成など、アルゴリズムのパラダイムの種類に基づいて分類された生成手法に関する急速に増加する文献の包括的な概要を提供します。最後に、利用可能なデータセット、アプリケーション、および未解決の課題について議論します。本調査が読者がこのエキサイティングなトピックを探求し、3Dコンテンツ生成の分野におけるさらなる進展を促進する一助となることを願っています。

English

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.