GaussianCity - 南洋理工大学 S-Lab 团队推出的 3D 城市生成框架

GaussianCity是由南洋理工大学S-Lab团队开发的一种高效、无边界3D城市生成框架，基于3D高斯绘制（3D-GS）技术构建。该框架引入了紧凑的BEV-Point表示方法，有效控制显存（VRAM）使用量，避免在大规模场景生成过程中出现显存和存储需求过高的问题。同时，GaussianCity采用空间感知的BEV-Point解码器，通过点序列化器和点变换器捕捉BEV点的结构与上下文特征，从而生成高质量的3D高斯属性。该工具在无人机视角和街景视角的3D城市生成任务中表现出色，相比现有方法（如CityDreamer），其速度提升了60倍，在生成质量和效率方面均取得显著突破。 GaussianCity支持高效生成大规模3D城市环境，适用于多种视角，并具备低显存和存储需求的特点。它能够生成高细节、真实感强的3D城市场景，支持风格化编辑与局部修改，同时具备实时渲染与交互能力，适用于游戏、动画、虚拟现实等多个领域。其核心技术包括3D高斯绘制、BEV-Point表示、空间感知的BEV-Point解码器以及高效的渲染流程，确保了生成过程的稳定性和高质量输出。 项目提供GitHub仓库、HuggingFace模型库及arXiv技术论文，便于研究者和开发者进行深入探索与应用。