自動場景生成:最新技術、模型、數據集、挑戰和未來前景

本文提供了自動場景生成的最新研究概述,重點介紹了利用機器學習、深度學習、嵌入式系統和自然語言處理(NLP)等技術的相關方法。文章將模型分為四大類:變分自編碼器(VAE)、生成對抗網絡(GAN)、Transformer和擴散模型,並詳細探討了各類模型的特點和貢獻。同時,文章也回顧了常用的數據集,如COCO-Stuff、Visual Genome和MS-COCO,並討論了場景生成的各種方法,包括圖像到3D轉換、文本到3D生成、UI/佈局設計、基於圖的方法和交互式場景生成。此外,文章還介紹了評估指標,如Fr´echet Inception Distance (FID)、Kullback-Leibler (KL) Divergence、Inception Score (IS)、Intersection over Union (IoU)和Mean Average Precision (mAP)等。本文旨在為從事自動場景生成研究的學者和從業者提供一份有價值的資源。