AI가 3D 세상을 변화시키는 방법: 방법, 데이터 세트 및 애플리케이션에 대한 통찰력
- 새로운 조사 논문이 인공지능이 신경 표현과 생성 AI 모델을 사용하여 3D 개발을 근본적으로 바꾸는 방법에 대한 방법, 데이터셋, 그리고 응용 프로그램을 자세하게 살펴봄.
- 3D 모델링은 신경 표현과 생성 AI 모델의 사용을 통해 많은 새로운 기능을 획득함.
- 연구원들은 이 분야를 4개의 주요 영역으로 나눔: 3D 표현, 생성 방법, 데이터셋 및 다양한 응용 프로그램.
- GAN과 확산 모델이 현재 3D 생성을 지배하고 있음.
- 3D 생성은 게임, 가상 현실, 영화, 로봇 공학 등 거의 모든 영역에서 유용할 수 있음.
- 논문은 또한 전체 3D 장면의 외관이나 기하학을 변경하는 글로벌 편집과 특정 장면이나 객체의 특정 영역을 변경하는 로컬 편집을 포함하여 3D 편집 작업도 논의함.
- 3D 데이터는 다양하고 희소하며, 생성 AI의 성장을 늦추고 있음.
- 3D 생성 모델을 훈련하기 위해 사용할 수 있는 다양한 데이터셋이 존재하지만, 종종 특정 응용 프로그램이나 도메인에 한정되거나 그 규모가 단순히 작음.
- 3D 데이터 취득의 복잡성 및 규모, 품질, 스타일의 광범위한 변이는 데이터 취득의 복잡성을 더함.
- 대용량 고품질 3D 데이터셋을 만들고 생성된 모델의 품질과 다양성을 객관적으로 평가하기 위한 더 나은 메트릭을 개발하며, 2D 데이터를 3D 생성에 사용하는 것 등이 도전 과제임.
- 조사 논문은 인공지능이 신경 표현과 생성 AI 모델을 사용하여 3D 모델을 생성하거나 조작함으로써 3D 설계를 변화시키고 있음을 보여주고 있음.
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