要約
生成人工知能（AI）は、近年、さまざまなドメインで大きな進歩を遂げています。
2D、ビデオ、3Dコンテンツ生成分野の急速な進歩に基づいて、4Dジェネレーションが新規で急速に進化する研究分野として浮上し、注目を集めています。
4D Generationは、ユーザーの入力に基づいて空間的な一貫性を備えた動的な3Dアセットの作成に焦点を当てており、より大きな創造的な自由と豊かな没入型エクスペリエンスを提供します。
このペーパーでは、4D世代分野の包括的な調査を紹介し、コアテクノロジー、発達軌跡、重要な課題、および実用的なアプリケーションを体系的に要約しながら、潜在的な将来の研究方向性を調査します。
調査は、さまざまな基本的な4D表現モデルを導入し、次にこれらの表現に基づいて構築された4D生成フレームワークのレビューと、モーションとジオメトリのプライエルを4Dアセットに組み込む重要なテクノロジーをレビューします。
これらの問題に対処するための既存のソリューションの概要を伴う、4D世代の5つの主要な課題を要約します。
ダイナミックオブジェクト生成、シーン生成、デジタルヒューマンシンセシス、4D編集、および自律運転にまたがる4D生成のアプリケーションを体系的に分析します。
最後に、現在4D世代の発展を妨げている障害についての詳細な議論を提供します。
この調査では、この急速に進化する分野でのさらなる調査と革新を刺激することを目的とした、4D世代の明確で包括的な概要を提供します。
私たちのコードは、https：//github.com/miaoqiaowei/awesome-4dで公開されています。
要約(オリジナル)
Generative artificial intelligence (AI) has made significant progress across various domains in recent years. Building on the rapid advancements in 2D, video, and 3D content generation fields, 4D generation has emerged as a novel and rapidly evolving research area, attracting growing attention. 4D generation focuses on creating dynamic 3D assets with spatiotemporal consistency based on user input, offering greater creative freedom and richer immersive experiences. This paper presents a comprehensive survey of the 4D generation field, systematically summarizing its core technologies, developmental trajectory, key challenges, and practical applications, while also exploring potential future research directions. The survey begins by introducing various fundamental 4D representation models, followed by a review of 4D generation frameworks built upon these representations and the key technologies that incorporate motion and geometry priors into 4D assets. We summarize five major challenges of 4D generation: consistency, controllability, diversity, efficiency, and fidelity, accompanied by an outline of existing solutions to address these issues. We systematically analyze applications of 4D generation, spanning dynamic object generation, scene generation, digital human synthesis, 4D editing, and autonomous driving. Finally, we provide an in-depth discussion of the obstacles currently hindering the development of the 4D generation. This survey offers a clear and comprehensive overview of 4D generation, aiming to stimulate further exploration and innovation in this rapidly evolving field. Our code is publicly available at: https://github.com/MiaoQiaowei/Awesome-4D.
arxiv情報
| 著者 | Qiaowei Miao,Kehan Li,Jinsheng Quan,Zhiyuan Min,Shaojie Ma,Yichao Xu,Yi Yang,Yawei Luo |
| 発行日 | 2025-03-19 08:05:50+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google