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近年来，人工智能产生的内容（AIGC）取得了显着进步，具有多种输入方式，例如，文本，图像，视频，音频和3D。3D是对现实世界3D环境的最亲密的模式，并具有巨大的知识。3D内容构成既显示学术和实践价值观，同时还展示了强大的技术挑战。本综述旨在巩固3D Content Generation的新兴领域内的发展。具体而言，提出了一种新的分类法，将现有方法分为三种类型：3D天然生成方法，基于2D先验的3D生成方法和混合3D生成方法。调查涵盖了跨越主要技术的60篇论文。此外，我们讨论了3D内容生成技术的局限性，并指出了开放的挑战以及有希望的未来工作的指导。伴随着这种情况，我们建立了一个项目网站，其中提供了3D内容生成研究的资源。项目页面可在https://github.com/hitcslj/awesome-aigc-3d上找到。
arxiv：2402.01166v2 [CS.CV] 2024年3月19日
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