Nanyang Technological University의 연구팀은 최근 "GaussianCity"라는 초대형 3D 시티 모델 세대 기술을 시작했으며, 혁신적인 성과는 학업 및 산업계에서 광범위한 관심을 끌었습니다. 이 기술은 세대 속도가 60 배나 크게 향상되었을뿐만 아니라 규모의 전통적인 방법의 한계를 뛰어 넘어 테두리없는 3D 도시 세대를 지원하여 가상 현실, 자율 주행 및 디지털 쌍둥이와 같은 분야에 혁신적인 혁신을 가져 왔습니다.
Gaussiancity의 R & D 결과는 CVPR2025 (컴퓨터 비전 및 패턴 인식에 관한 최고 컨퍼런스)에 의해 수용되어 기술 리더십을 표시했습니다. 이 기술의 핵심은 혁신적인 알고리즘 설계에 있으며 드론 관점과 거리 관점을 생성하는 3D 도시 모델이 가장 진보 된 수준에 도달 할 수 있도록합니다. 렌더링 속도는 초당 10.72 프레임 (FPS)으로 높으며, 이는 기존 CityDreamer 솔루션보다 60 배 빠르므로 컴퓨팅 효율성 및 스케일 확장 기능을 크게 향상시킵니다.
Gaussiancity의 두 가지 주요 기술 혁신이 성공의 열쇠입니다. 먼저, 소형 3D 장면 표현 방법 "Bev-Point"(Bird 's-Eye View Point)를 채택하여 메모리 수요를 크게 줄이고 대규모 장면 생성이 더 이상 하드웨어 리소스에 제한되지 않습니다. 전통적인 3D 가우시안 스플릿 (3DG) 기술에는 무제한 규모의 도시를 다룰 때 수십억 점이 필요하며, 이는 종종 수백 GB의 비디오 메모리를 차지합니다. GaussianCity는 BEV 포인트를 통해 비디오 메모리 상수를 사용하여 진정한 경계가없는 생성을 달성합니다. 둘째, 연구팀은 Point Serializer를 사용하여 BEV 포인트의 구조 및 상황에 맞는 특징을 통합하여 생성 된 도시 모델이 효율적이고 현실적 일 수 있도록 우주 인식 가우스 속성 디코더를 개발했습니다.
Gaussiancity의 연구 개발 팀은 프로젝트의 논문, 코드 및 관련 자료가 완전히 오픈 소스라고 발표하여 학업 및 산업계에 귀중한 자원을 제공한다고 발표했습니다. 가우시안 시티의 출현은 여러 분야에 새로운 가능성을 가져 왔습니다. VR (Virtual Reality) 및 증강 현실 (AR)에서는 고품질의 대규모 도시 환경을 신속하게 생성하여 사용자에게 몰입 형 경험을 제공 할 수 있습니다. 자율 주행 분야에서 Gaussiancity는 기하학적으로 정확한 3D 장면을 재건하는 데 사용될 수 있으며 교육 및 테스트를위한 현실적인 디지털 쌍둥이 도시를 제공 할 수 있습니다. 도시 계획 및 게임 개발에서 효율성과 확장 성은 창의적 효율성을 크게 향상시킬 것입니다.
프로젝트 입구 : https://github.com/hzxie/gaussiancity