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Simulating the Real World: A Unified Survey of Multimodal Generative Models

Created by
  • Haebom

저자

Yuqi Hu, Longguang Wang, Xian Liu, Ling-Hao Chen, Yuwei Guo, Yukai Shi, Ce Liu, Anyi Rao, Zeyu Wang, Hui Xiong

개요

본 논문은 인공 일반 지능(AGI) 연구에서 현실 세계를 이해하고 복제하는 과제에 대한 다중 모달 생성 모델에 대한 통합적 고찰을 제공합니다. 기존의 월드 모델과 같은 접근 방식은 물리적 세계를 지배하는 기본 원리를 포착하는 데 중점을 두지만, 2D 이미지, 비디오, 3D, 4D 표현 등 서로 다른 모달을 독립적인 영역으로 취급하고 상호 의존성을 간과하는 경향이 있습니다. 본 논문은 2D 생성(외관)에서 시작하여 비디오(외관+동역학), 3D 생성(외관+기하학), 그리고 모든 차원을 통합하는 4D 생성으로 이어지는 실제 세계 시뮬레이션에서 데이터 차원의 진행 과정을 조사하는 다중 모달 생성 모델에 대한 통합적 검토를 제시합니다. 데이터셋, 평가 지표, 미래 방향에 대한 포괄적인 검토를 제공하여 향후 연구를 위한 지침을 제시하고, 신규 연구자들에게 통찰력을 제공합니다.

시사점, 한계점

시사점:
2D, 비디오, 3D, 4D 생성을 단일 프레임워크 내에서 체계적으로 통합 연구한 최초의 시도.
다중 모달 생성 모델과 실제 세계 시뮬레이션 연구를 발전시키기 위한 통합적 프레임워크 제공.
데이터셋, 평가 지표, 미래 연구 방향에 대한 포괄적인 검토 제공.
AGI 연구에 대한 새로운 통찰력 제공.
한계점:
아직 초기 단계의 연구이며, 4D 생성 모델의 성능 및 실제 적용 가능성에 대한 추가 연구가 필요함.
다양한 모달 간의 상호 작용 및 의존성에 대한 더욱 심도 있는 분석이 필요함.
제시된 프레임워크의 일반성 및 확장성에 대한 추가적인 검증이 필요함.
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