論文の概要: CityGo: Lightweight Urban Modeling and Rendering with Proxy Buildings and Residual Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21041v3
• Date: Mon, 09 Jun 2025 08:56:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.14937
• Title: CityGo: Lightweight Urban Modeling and Rendering with Proxy Buildings and Residual Gaussians
• Title（参考訳）: CityGo: プレッシービルと残留ガウシアンによる軽量都市モデリングとレンダリング
• Authors: Weihang Liu, Yuhui Zhong, Yuke Li, Xi Chen, Jiadi Cui, Honglong Zhang, Lan Xu, Xin Lou, Yujiao Shi, Jingyi Yu, Yingliang Zhang,
• Abstract要約: CityGoは、テクスチャ化されたプロキシ幾何と周囲の3Dガウスアンを組み合わせたハイブリッドフレームワークで、空から見た都市景観のレンダリングを行う。 我々の表現はトレーニング時間を大幅に短縮し、平均1.4倍のスピードアップを実現し、純粋な3次元ガウススプラッティングアプローチに匹敵する視覚的忠実度を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.22146326647521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and efficient modeling of large-scale urban scenes is critical for applications such as AR navigation, UAV based inspection, and smart city digital twins. While aerial imagery offers broad coverage and complements limitations of ground-based data, reconstructing city-scale environments from such views remains challenging due to occlusions, incomplete geometry, and high memory demands. Recent advances like 3D Gaussian Splatting (3DGS) improve scalability and visual quality but remain limited by dense primitive usage, long training times, and poor suit ability for edge devices. We propose CityGo, a hybrid framework that combines textured proxy geometry with residual and surrounding 3D Gaussians for lightweight, photorealistic rendering of urban scenes from aerial perspectives. Our approach first extracts compact building proxy meshes from MVS point clouds, then uses zero order SH Gaussians to generate occlusion-free textures via image-based rendering and back-projection. To capture high-frequency details, we introduce residual Gaussians placed based on proxy-photo discrepancies and guided by depth priors. Broader urban context is represented by surrounding Gaussians, with importance-aware downsampling applied to non-critical regions to reduce redundancy. A tailored optimization strategy jointly refines proxy textures and Gaussian parameters, enabling real-time rendering of complex urban scenes on mobile GPUs with significantly reduced training and memory requirements. Extensive experiments on real-world aerial datasets demonstrate that our hybrid representation significantly reduces training time, achieving on average 1.4x speedup, while delivering comparable visual fidelity to pure 3D Gaussian Splatting approaches. Furthermore, CityGo enables real-time rendering of large-scale urban scenes on mobile consumer GPUs, with substantially reduced memory usage and energy consumption.
• Abstract（参考訳）: 大規模都市のシーンの高精度かつ効率的なモデリングは、ARナビゲーション、UAVベースの検査、スマートシティのデジタルツインといった応用に不可欠である。 地上画像は広範に網羅し、地上データの制限を補完するが、そのような視点から都市規模の環境を再構築することは、排他的、不完全な幾何学的、高い記憶要求のために難しいままである。 3D Gaussian Splatting(3DGS)のような最近の進歩はスケーラビリティと視覚的品質を改善しているが、厳密なプリミティブの使用、長いトレーニング時間、エッジデバイスに適さない能力によって制限されている。 本研究では,空から見た都市景観の軽量で光リアルなレンダリングを実現するために,テクスチャ化されたプロキシ幾何と3次元ガウシアンを併用したハイブリッドフレームワークCityGoを提案する。 提案手法はまず,MVSポイントクラウドからコンパクトなビルディングメッシュを抽出し,ゼロオーダーのSHガウスアンを用いて画像ベースレンダリングとバックプロジェクションによる閉塞のないテクスチャを生成する。 高周波の詳細を捉えるために,プロキシフォトの相違に基づく残留ガウス法を導入し,奥行きの先行を導いた。 より広い都市環境はガウシアン周辺で表現され、非臨界領域に重要視されるダウンサンプリングによって冗長性を減少させる。 最適化された最適化戦略は、プロキシテクスチャとガウスパラメータを共同で洗練し、モバイルGPU上で複雑な都市シーンのリアルタイムレンダリングを可能にし、トレーニングとメモリの要求を大幅に削減する。 実世界の航空データセットに対する大規模な実験により、我々のハイブリッド表現はトレーニング時間を著しく短縮し、平均1.4倍のスピードアップを実現し、純粋な3Dガウス・スプレイティングアプローチに匹敵する視覚的忠実度を提供することを示した。 さらにCityGoは、モバイルの消費者向けGPU上で大規模な都市シーンのリアルタイムレンダリングを可能にし、メモリ使用量とエネルギー消費を大幅に削減する。

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