南洋理工大学的研究团队成功推出了名为“GaussianCity”的超大规模3D城市模型生成技术，这一创新技术引起了广泛关注。该技术不仅实现了生成速度的惊人提升，达到传统方法的60倍，还突破了传统方法在规模上的限制，支持无边界的3D城市生成。
这项技术成果已获得CVPR2025（计算机视觉与模式识别顶级会议）的认可，成为虚拟现实、自动驾驶和数字孪生领域的重大突破。
GaussianCity在生成无人机视角和街道视角的3D城市模型方面达到了行业领先水平。其渲染速度高达10.72帧每秒（FPS），比现有的CityDreamer方案快了60倍。尽管CityDreamer在3D城市生成领域表现良好，但其计算效率和规模扩展能力一直受限。GaussianCity通过引入创新的算法设计，成功克服了这些难题。
GaussianCity的核心技术包括两大突破。首先，它采用了紧凑的3D场景表示方法“BEV-Point”（鸟瞰视图点），大幅减少了显存需求，使得大规模场景生成不再受限于硬件资源。传统的3D高斯溅射(3D Gaussian Splatting，3DGS)技术在处理无限尺度城市时需要数十亿个点，动辄占用数百GB的显存，而GaussianCity通过BEV-Point保持显存使用恒定，实现了真正的无边界生成。其次，研究团队开发了空间感知的高斯属性解码器，利用点序列化器整合BEV点的结构与上下文特征，确保生成的城市模型既高效又逼真。
值得一提的是，GaussianCity的研发团队宣布，该项目的论文、代码和相关资料已全面开源。GaussianCity的出现为多个领域带来了新的可能性。在虚拟现实（VR）和增强现实(AR)中，它能够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；在自动驾驶领域，GaussianCity可用于重建几何精准的3D场景，为训练和测试提供逼真的数字孪生城市；在城市规划和游戏开发中，其高效性和扩展性也将大幅提升创作效率。
项目入口: https://github.com/hzxie/GaussianCity
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