Nanyang Technological Universityの研究チームは最近、「GaussianCity」と呼ばれる超大規模な3D都市モデル生成テクノロジーを立ち上げました。これは、革新的な成果が、学術および工業用サークルで広範囲にわたる注目を集めています。このテクノロジーは、生成速度の大幅な改善を60倍に達成しただけでなく、スケールの従来の方法の限界を突破し、ボーダーレスの3Dシティジェネレーションをサポートし、仮想現実、自律運転、デジタル双子などの分野に革新的なブレークスルーをもたらしました。
Gaussiancityの研究開発結果は、CVPR2025（コンピュータービジョンとパターン認識に関するトップカンファレンス）によって受け入れられており、技術的リーダーシップを示しています。このテクノロジーの核心は、革新的なアルゴリズム設計にあり、ドローンの視点と通りの視点を生成する3D都市モデルが最も先進的なレベルに到達することを可能にします。そのレンダリング速度は10.72フレームあたり10.72フレーム（FPS）であり、既存のCityDreamerソリューションの60倍高速であり、コンピューティングの効率とスケール拡張機能を大幅に改善しています。
Gaussiancityの2つの重要な技術的ブレークスルーは、その成功の鍵です。まず、コンパクトな3Dシーン表現メソッド「Bev-point」（鳥瞰図）を採用します。これにより、メモリの需要が大幅に減少し、ハードウェアリソースに制限されなくなります。従来の3Dガウススプレーション（3DG）テクノロジーには、無制限の規模の都市を扱う際に数十億ポイントが必要であり、多くの場合、数百GBのビデオメモリを占有しています。 GaussianCityは、Bev-Pointを通じてビデオメモリ定数の使用を維持し、真の境界のない生成を達成します。第二に、研究チームは、Point Serializerを使用してBEVポイントの構造とコンテキスト機能を統合して、生成された都市モデルが効率的かつ現実的であることを確認するために、スペース認識ガウス属性デコーダーを開発しました。
GaussianCityの研究開発チームは、プロジェクトの論文、コード、関連資料が完全にオープンソースであり、学術および産業用サークルに貴重なリソースを提供していると発表したことに言及する価値があります。 GaussianCityの出現により、複数のフィールドに新しい可能性がもたらされました。バーチャルリアリティ（VR）および拡張現実（AR）では、高品質の大規模な都市環境を迅速に生成し、ユーザーに没入型の体験を提供できます。自律運転の分野では、GaussianCityを使用して幾何学的に正確な3Dシーンを再構築し、トレーニングとテストのための現実的なデジタルツインシティを提供できます。都市計画とゲーム開発では、その効率とスケーラビリティも創造的な効率を大幅に向上させます。
プロジェクトの入り口：https：//github.com/hzxie/gaussiancity