論文の概要: CityDreamer: Compositional Generative Model of Unbounded 3D Cities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00610v1
- Date: Fri, 1 Sep 2023 17:57:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 12:40:15.317792
- Title: CityDreamer: Compositional Generative Model of Unbounded 3D Cities
- Title（参考訳）: CityDreamer: 無制限3次元都市の構成生成モデル
- Authors: Haozhe Xie, Zhaoxi Chen, Fangzhou Hong, Ziwei Liu
- Abstract要約: 本研究では,3次元都市を対象とした合成モデルであるCityDreamerを提案する。
我々は2つのデータセット、OSMとGoogleEarthを構築し、膨大な量の現実世界の都市画像を含む。
CityDreamerは、さまざまな生活スタイルの3D都市を創造する最先端の手法よりも優れていることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.289620356556185
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, extensive research has focused on 3D natural scene
generation, but the domain of 3D city generation has not received as much
exploration. This is due to the greater challenges posed by 3D city generation,
mainly because humans are more sensitive to structural distortions in urban
environments. Additionally, generating 3D cities is more complex than 3D
natural scenes since buildings, as objects of the same class, exhibit a wider
range of appearances compared to the relatively consistent appearance of
objects like trees in natural scenes. To address these challenges, we propose
CityDreamer, a compositional generative model designed specifically for
unbounded 3D cities, which separates the generation of building instances from
other background objects, such as roads, green lands, and water areas, into
distinct modules. Furthermore, we construct two datasets, OSM and GoogleEarth,
containing a vast amount of real-world city imagery to enhance the realism of
the generated 3D cities both in their layouts and appearances. Through
extensive experiments, CityDreamer has proven its superiority over
state-of-the-art methods in generating a wide range of lifelike 3D cities.
- Abstract（参考訳）: 近年,3次元自然景観の研究が盛んに行われているが,3次元都市生成の領域はそれほど探検を受けていない。
これは、主に人間が都市環境の構造的歪みに敏感であるために、3D都市が生み出す大きな課題が原因である。
さらに、同じクラスの建造物である建物が、自然の場面で木のような比較的一貫した外観と比べ、より広い外観を示すため、3d都市の生成は3d自然シーンよりも複雑である。
このような課題に対処するために,我々は,道路,緑地,水域など他の背景オブジェクトからビルディングインスタンスの生成を分離した,非有界な3D都市を対象とした合成生成モデルであるCityDreamerを提案する。
さらに、OSMとGoogleEarthという2つのデータセットを構築し、そのレイアウトと外観の両方で生成された3D都市の現実性を高めるために、大量の実世界の都市画像を含む。
大規模な実験を通じて、CityDreamerは、さまざまな生活スタイルの3D都市を創造する最先端の手法よりも優れていることを証明した。
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