简介
GaussianCity是一个专注于高效生成无边界3D城市的框架,基于3D高斯绘制技术。该技术通过紧凑的3D场景表示和空间感知的高斯属性解码器,解决了传统方法在生成大规模城市场景时面临的内存和计算瓶颈。其主要优点是能够在单次前向传递中快速生成大规模3D城市,显著优于现有技术。该产品由南洋理工大学S-Lab团队开发,相关论文发表于CVPR 2025,代码和模型已开源,适用于需要高效生成3D城市环境的研究人员和开发者。
截图

产品特色
紧凑的3D场景表示,通过BEV-Point中间表示实现恒定的内存增长。
空间感知的高斯属性解码器,结合结构和上下文特征生成3D高斯属性。
支持无边界3D城市生成,适用于大规模场景。
相比CityDreamer等方法,速度提升60倍,达到10.72 FPS。
开源代码和模型,便于研究和开发扩展。
使用教程
1. 访问项目主页,下载开源代码和模型。
2. 配置运行环境,确保满足依赖和硬件要求。
3. 使用BEV-Point表示法定义城市场景的初始参数。
4. 调用空间感知的高斯属性解码器生成3D高斯属性。
5. 通过渲染引擎将生成的高斯点渲染为3D城市场景。
6. 调整参数以优化生成效果,如视角、细节级别等。
7. 保存生成的城市模型或实时渲染结果,用于进一步研究或应用。
流量来源
直接访问 | 36.10% | 外链引荐 | 38.53% | 邮件 | 0.27% |
自然搜索 | 15.71% | 社交媒体 | 7.82% | 展示广告 | 0.85% |
最新流量情况
月访问量
2081
平均访问时长
0.93
每次访问页数
1.04
跳出率
49.75%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
33.11%
俄罗斯
30.01%
巴西
20.26%
印度
10.72%
越南
4.94%
地理流量分布全球图
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