Digital Twin Generation from Visual Data: A Survey

要約

この調査では、ビデオからデジタルツインを生成する最近の開発を調査します。
このようなデジタル双子は、ロボット工学アプリケーション、メディアコンテンツの作成、または設計および建設工事に使用できます。
3Dガウスのスプラッティング、生成的なインペーティング、セマンティックセグメンテーション、および基礎モデルなど、その利点と制限を強調するさまざまなアプローチを分析します。
さらに、閉塞、照明の変動、スケーラビリティなどの課題、および潜在的な将来の研究の方向性について説明します。
この調査の目的は、最新の方法論と現実世界のアプリケーションへの影響の包括的な概要を提供することです。
素晴らしいリスト：https：//github.com/ndrwmlnk/awesome-digital-twins

要約(オリジナル)

This survey explores recent developments in generating digital twins from videos. Such digital twins can be used for robotics application, media content creation, or design and construction works. We analyze various approaches, including 3D Gaussian Splatting, generative in-painting, semantic segmentation, and foundation models highlighting their advantages and limitations. Additionally, we discuss challenges such as occlusions, lighting variations, and scalability, as well as potential future research directions. This survey aims to provide a comprehensive overview of state-of-the-art methodologies and their implications for real-world applications. Awesome list: https://github.com/ndrwmlnk/awesome-digital-twins

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