今天給大家分享一個(gè)適用于各種數(shù)據(jù)模態(tài)的AIGC全面調(diào)研論文，包含39頁AIGC綜述和775篇文獻(xiàn)!

這是第一篇從模態(tài)角度全面回顧 AIGC 方法的綜述，包括: 圖像、視頻、文本、音頻、3D 形狀(如體素、點(diǎn)云、網(wǎng)格和神經(jīng)隱式場)等模態(tài)。專注于回顧最新、最先進(jìn)的 AIGC方法，為讀者提供最先進(jìn)的方法

人工智能生成內(nèi)容(AIGC) 方法旨在使用人工智能算法生成文本、圖像、視頻、3D 資產(chǎn)和其他媒體。由于其廣泛的應(yīng)用和最近工作所展示的潛力，AIGC 的發(fā)展最近引起了很多關(guān)注，并且 AIGC 方法已針對各種數(shù)據(jù)模態(tài)開發(fā)，例如圖像、視頻、文本、3D 形狀(如體素) 、點(diǎn)云、網(wǎng)格和神經(jīng)隱式場)、3D 場景、3D人體化身(身體和頭部)、3D 運(yùn)動(dòng)和音頻? 每個(gè)都呈現(xiàn)不同的特征和挑戰(zhàn)。 此外，跨模態(tài) AIGC 方法也取得了許多重大進(jìn)展，其中生成方法可以接收一種模態(tài)的條件輸入并以另一種模態(tài)產(chǎn)生輸出。示例包括從各種模態(tài)到圖像、視頻、3D 形狀、3D 場景、3D 化身(身體和頭部) 、3D 運(yùn)動(dòng)(骨和化身和音頻模態(tài)在本文中，我們對不同數(shù)據(jù)模態(tài)的 AIGC 方法進(jìn)行了全面回顧，包括單模態(tài)和跨模方法，強(qiáng)調(diào)了每種設(shè)置中的各種挑戰(zhàn)、代表性工作和最新技術(shù)方向。 我們還以各種方式展示了幾個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的比較結(jié)果。此外，我們還討論了挑戰(zhàn)和未來潛在的研究方向。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2308.14177

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