3D 생성 기술의 발전: 연구 동향 분석

초록

3D 모델 생성은 컴퓨터 그래픽스의 핵심을 이루며 수십 년간 연구의 초점이 되어 왔다. 최근 고급 신경망 표현과 생성 모델의 등장으로 3D 콘텐츠 생성 분야는 급속도로 발전하고 있으며, 점점 더 고품질이고 다양한 3D 모델의 생성이 가능해지고 있다. 이 분야의 급속한 성장으로 인해 최신 개발 동향을 모두 파악하기가 어려워졌다. 본 논문에서는 3D 생성 방법의 기본적인 방법론을 소개하고, 3D 표현, 생성 방법, 데이터셋, 그리고 해당 응용 분야를 포괄하는 구조화된 로드맵을 제시하고자 한다. 구체적으로, 3D 생성을 위한 기반이 되는 3D 표현을 소개한다. 또한, 순방향 생성, 최적화 기반 생성, 절차적 생성, 생성적 새로운 시점 합성 등 알고리즘 패러다임 유형에 따라 분류된 생성 방법에 대한 문헌을 포괄적으로 검토한다. 마지막으로, 사용 가능한 데이터셋, 응용 분야, 그리고 남아 있는 과제들에 대해 논의한다. 본 논문이 독자들이 이 흥미로운 주제를 탐구하고 3D 콘텐츠 생성 분야의 추가 발전을 촉진하는 데 도움이 되기를 바란다.

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.

3D 생성 기술의 발전: 연구 동향 분석

Advances in 3D Generation: A Survey

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