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저자정보
서병국 김용선 박혜선 박일규 김갑기 강현 김재헌 구본기
저널정보
한국전자통신연구원 [ETRI] 전자통신동향분석 전자통신동향분석 제40권 제2호
발행연도
2025.4
수록면
11 - 19 (9page)

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In recent years, 3D deep learning has emerged as a powerful tool for 3D content creation in augmented, virtual, and extended reality, as well as in digital twins and the metaverse. In particular, radiance field-based 3D scene representations have revolutionized novel view synthesis and rendering from multi-view images, enabling the generation of high-quality 3D assets without relying on conventional mesh-based techniques. Moreover, rapid advancements and extensions continue to enhance various aspects of radiance fields, including quality, speed, dimensionality, and editability. In this report, we review recent progress in 3D Gaussian splatting, currently the dominant radiance field-based 3D scene representation, with a particular focus on its editing capabilities as a promising avenue for future 3D content creation.

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