本文是一篇关于3D生成技术的综合综述论文，主要探讨了近年来在人工智能驱动下3D模型生成领域的显著进展。作者们深入研究了深度学习在3D图形生成中的关键应用，特别是针对 Signed Distance Field (SDF)、NeRF (Neural Radiance Fields)、Tri-Plane、3D Generative Adversarial Networks (3D-GAN)、Diffusion Models等先进技术的发展与贡献。
1. **深度SDF (DeepSDF)**: 深度SDF是一种神经网络架构，用于学习和表示3D形状的 signed distance function，使得模型能够生成高精度的3D几何形状。它通过编码形状的拓扑和几何特性，实现了高质量的形状重建和编辑。
2. **点云生成 (PointE)**: 点云生成技术，如Point·E，利用深度学习生成逼真的3D点云数据，这对于物体识别、3D建模以及增强现实等领域具有重要意义。这些方法通常结合了自编码器和生成对抗网络，以捕捉复杂的形状细节。
3. **3D GAN (3D-GAN)**: 3D生成对抗网络是将深度学习应用于3D空间的典范，它们通过对抗训练生成器和判别器，能够生成高度逼真的3D模型，如3D-GAN [WZX*16]，极大地推动了3D模型的多样性和复杂性。
4. **DMTet (DM Tet)**: DMTet专注于基于多分辨率四面体网格的生成方法，它展示了如何通过神经网络来控制3D结构的细节层次，从而生成具有精细纹理和结构的3D对象。
5. **EG3D (EG3D)**: 这个模型关注于以光场的形式生成3D场景，如EG3D [CLC*22]，它通过融合光线追踪和神经辐射场，提高了生成场景的真实感和光照效果。
6. **零到一到三 (Zero-1-to-3) 和即时3D (Instant3D)**: 这两个模型展示了从低维输入（如一维或二维）到高维3D生成的强大能力，Zero-1-to-3 [LWVH*23]通过递归或联合学习，而Instant3D [LTZ*23]则追求更快的实时生成速度，适应了实时应用的需求。
7. **神经辐射场 (NeRF)**: NeRF作为近年来最热门的技术之一，利用体积渲染和神经网络参数化场景，能捕捉复杂的光照和视差信息，生成非常逼真的静态3D场景。
这篇综述论文全面梳理了3D生成技术的前沿进展，展示了深度学习如何革新3D图形生成，并探讨了这些方法在提高模型质量、多样性、实时性和交互性方面的潜力。随着AI和计算机图形学的持续融合，3D生成领域将继续蓬勃发展，为游戏开发、建筑设计、虚拟现实等多个领域带来深远影响。
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