【论文阅读笔记】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。