[論文レビュー] Advances in 3D Generation: A Survey

Xiaoyu Li, Qi Zhang+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 31, 2024

Manufacturing Process and Optimization被引用数 9

ひとこと要約

本調査は3D生成の網羅的な概要を提供し、表現、生成方法、データセット、アプリケーション、および分野における未解決の課題を詳述します。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• 生成を支える基本的な3D表現を紹介する。
• さまざまな3D生成手法とそのアルゴリズム的パラダイムを調査・分類する。
• 今後の研究を導くために利用可能なデータセットとアプリケーションを要約する。

提案手法

• シーン表現をexplicit、implicit、hybridに分類し、微分可能レンダリングのオプションを要約する。
• 4つの生成パラダイムをレビューする：feedforward生成、最適化ベースの生成、手続き型生成、生成的新規ビュー合成。
• 研究者が関連する研究を特定できるよう、方法の多視点分類を提供する。
• データセットとアプリケーションを強調し、未解決の課題と方向性を議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成に使用される主要な3Dシーン表現とそのレンダリング機構は何ですか？
• RQ2 3D生成手法はアルゴリズム的パラダイムと表現空間によってどのように整理されていますか？
• RQ3 現在、どのデータセットとアプリケーションが3D生成研究を牽引しており、どの未解決課題が残っていますか？

主な発見

• 3D表現・生成手法・データセット・アプリケーションの構造化されたロードマップを提供する。
• ターゲットとなる文献調査を支援するため、3D生成手法の多視点分類を提供する。
• 顕著な表現（explicit、implicit、hybrid）とそれらのレンダリング戦略を生成の基盤として要約する。
• 3Dコンテンツ生成の進展を促す未解決の課題と今後の方向性について議論する。