Статья: СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ CЕТЕЙ ДЛЯ ГЕНЕРАЦИИ 3D-МОДЕЛЕЙ

Статья посвящена сравнению современных алгоритмов искусственных нейронных сетей, используемых для генерации 3D-моделей. Актуальность темы обусловлена растущим спросом на автоматизацию технологий создания 3D-моделей в различных областях, включающих игровую индустрию, дизайн, киноискусство, медицину. Целью работы является рассмотрение алгоритмов искусственных нейронных сетей для генерации трехмерных моделей с последующим акцентированием их преимуществ и недостатков, а также определение направлений для их возможного применения. В статье рассматриваются основные категории алгоритмов, включая воксельные подходы, методы, основанные на облаках точек, полигональные сетки, а также неявные поверхности. Особое внимание уделяется генеративно-состязательным сетям и нейронным полям излучения, которые демонстрируют высокое качество генерации и широкие возможности применения. Для каждого подхода описаны принципы работы, преимущества, ограничения и примеры использования. Методы исследования включают анализ научной литературы, сравнение подходов, используемых при генерации искусственными нейронными сетями, а также оценку качества генерации на основе публичных датасетов. Также рассматриваются вычислительные затраты, требования к данным и сложность реализации каждого алгоритма. Статья подчеркивает важность дальнейших исследований в этой области, включая разработку гибридных методов и улучшение существующих подходов.