GaussianCity：突破性技术引领无界3D城市生成新时代

近年来，三维城市建模技术取得了显著进展。南洋理工大学研究团队提出的GaussianCity框架，利用生成性高斯溅射（Generative Gaussian Splatting），实现了高效且无边界的3D城市生成。这一技术在生成速度和规模扩展性方面表现出色，推动了虚拟现实、自动驾驶和数字孪生等领域的发展。

GaussianCity的核心创新

1. 紧凑的3D场景表示：GaussianCity引入了BEV-Point作为中间表示，确保在生成大规模城市场景时，显存使用保持恒定。这一设计有效解决了传统方法在处理无边界场景时的显存爆炸问题。

> [GaussianCity: Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation,arXiv - CS - Computer Vision and Pattern Recognition - X-MOL](https://www.x-mol.com/paper/1800600516545802240?utm_source=chatgpt.com) · x-mol.com

2. 空间感知的高斯属性解码器：该解码器利用点序列化器整合BEV点的结构和上下文特征，生成精确的3D高斯属性。这一方法提升了生成模型的准确性和真实感。

> [GaussianCity: Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation,arXiv - CS - Computer Vision and Pattern Recognition - X-MOL](https://www.x-mol.com/paper/1800600516545802240?utm_source=chatgpt.com) · x-mol.com

技术优势与应用前景

与现有技术相比，GaussianCity在生成速度和场景规模方面具有明显优势。例如，与CityDreamer相比，GaussianCity的生成速度提高了60倍（10.72帧/秒对比0.18帧/秒），显著提升了大规模城市场景生成的效率。

这一技术在多个领域具有广阔应用前景：

- 虚拟现实与增强现实：快速生成高质量的大规模城市环境，为用户提供沉浸式体验。

- 自动驾驶：重建精确的3D城市场景，为自动驾驶系统的训练和测试提供逼真的数字孪生环境。

- 城市规划与游戏开发：高效生成大规模城市模型，提升设计和开发效率。

结语

GaussianCity的提出，标志着无边界3D城市生成技术的重大突破。其创新的场景表示和解码器设计，为相关领域的应用提供了新的技术基础，预示着3D城市建模技术的美好未来。