AGI世界模拟迎来统一框架！首篇综述打通2D→视频→3D→4D生成全链路！

文章主旨：

综述统一了2D、视频、3D和4D生成研究，系统性回顾多模态生成模型在现实世界模拟中的方法、数据集和评估指标，同时指出了开放研究挑战。

关键要点：

• 首次尝试在单一框架内统一2D、视频、3D和4D生成研究，回顾数据维度增长的模拟方法。
• 总结常用数据集、特性及评估指标，提供系统化的研究参考。
• 系统性分析生成模型的进展及挑战，包括时间一致性、动态适应性、物理建模等方面。
• 提出未来研究方向，如多模态生成、场景泛化能力和高计算成本优化。

内容结构：

• 1 引言：阐述通用人工智能研究中的现实世界模拟挑战，通过多模态生成模型捕捉物理世界复杂性，指出传统方法局限性及数据维度增长的统一综述方法。
• 2 预备知识：概述深度生成模型的基础，包括GANs、VAEs、自回归模型、归一化流和扩散模型。
• 3 范式：
  • 3.1 2D生成：从图像生成到文本生成模型的演进。
  • 3.2 视频生成：探索动态维度生成，包括基于VAE、GAN、扩散模型和自回归模型的技术。
  • 3.3 3D生成：探讨显式、隐式和混合表示，涵盖文本到3D、图像到3D及视频到3D生成方法。
  • 3.4 4D生成：从时间维度扩展到动态4D场景，讨论前馈与优化方法及相关应用。
• 4 数据集与评估：汇总常用数据集和评估指标，为生成质量和一致性提供参考。
• 5 未来方向：分析多模态生成、时间一致性、场景泛化能力及高计算成本等开放性问题。
• 6 结论：总结跨维度生成模型在现实世界模拟的进展及研究挑战，展望未来发展方向。

文章总结：

文章结构严谨、信息全面，对多模态生成模型的统一综述提供了重要参考，适合从事相关领域研究的读者。

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