【论文阅读笔记】Advances in 3D Generation: A Survey

Advances in 3D Generation: A Survey

time:2024年1月31日

paper:arxiv

机构:腾讯

挖个坑,近期填完

摘要

生成 3D 模型位于计算机图形学的核心,一直是几十年研究的重点。随着高级神经表示和生成模型的出现,3D 内容生成领域发展迅速,能够创建越来越高质量和多样化的 3D 模型。该领域的快速增长使得很难跟上所有最近的发展。

在本次调查中,我们旨在介绍 3D 生成方法的基本方法并建立结构化路线图,包括 3D 表示、生成方法、数据集和相应应用

  1. 我们引入了 3D 表示,作为 3D 生成的主干。
  2. 我们对生成方法快速增长的文献进行了全面概述,根据算法范式的类型进行分类,包括前馈生成、基于优化的生成、程序生成和生成新颖的视图合成。
  3. 我们讨论了可用的数据集、应用程序和开放的挑战。
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