論文の概要: Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18734v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 04:02:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.005727
• Title: Yo'City: Personalized and Boundless 3D Realistic City Scene Generation via Self-Critic Expansion
• Title（参考訳）: ヨーシティ:自己批判的拡張によるパーソナライズド・バウンドレス3次元リアルシティシーン生成
• Authors: Keyang Lu, Sifan Zhou, Hongbin Xu, Gang Xu, Zhifei Yang, Yikai Wang, Zhen Xiao, Jieyi Long, Ming Li,
• Abstract要約: Yo'Cityは、ユーザがカスタマイズして無限に拡張可能な3D都市生成を可能にする新しいエージェントフレームワークである。 連続的な都市の発展をシミュレートするために,Yo'Cityはユーザ対話型,関係誘導型拡張機構を導入した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.00050174055204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realistic 3D city generation is fundamental to a wide range of applications, including virtual reality and digital twins. However, most existing methods rely on training a single diffusion model, which limits their ability to generate personalized and boundless city-scale scenes. In this paper, we present Yo'City, a novel agentic framework that enables user-customized and infinitely expandable 3D city generation by leveraging the reasoning and compositional capabilities of off-the-shelf large models. Specifically, Yo'City first conceptualize the city through a top-down planning strategy that defines a hierarchical "City-District-Grid" structure. The Global Planner determines the overall layout and potential functional districts, while the Local Designer further refines each district with detailed grid-level descriptions. Subsequently, the grid-level 3D generation is achieved through a "produce-refine-evaluate" isometric image synthesis loop, followed by image-to-3D generation. To simulate continuous city evolution, Yo'City further introduces a user-interactive, relationship-guided expansion mechanism, which performs scene graph-based distance- and semantics-aware layout optimization, ensuring spatially coherent city growth. To comprehensively evaluate our method, we construct a diverse benchmark dataset and design six multi-dimensional metrics that assess generation quality from the perspectives of semantics, geometry, texture, and layout. Extensive experiments demonstrate that Yo'City consistently outperforms existing state-of-the-art methods across all evaluation aspects.
• Abstract（参考訳）: リアルな3D都市生成は、仮想現実やデジタルツインなど、幅広いアプリケーションに基礎を置いている。 しかし、既存のほとんどの手法は単一の拡散モデルを訓練することに依存しており、それはパーソナライズされ、無制限の都市スケールのシーンを生成する能力を制限している。 本稿では,オフザシェルフ大モデルの推論と構成能力を活用することで,ユーザカスタマイズおよび無限拡張可能な3D都市生成を可能にする新しいエージェントフレームワークであるYo'Cityを提案する。 特にヨーシティは、階層的な「シティ・ディストリクト・グリッド」構造を定義するトップダウン計画戦略を通じて、都市を最初に概念化した。 グローバルプランナーは全体のレイアウトと潜在的な機能地区を決定し、ローカライズ・デザイナは詳細なグリッドレベルの記述で各地区をさらに洗練する。 その後、グリッドレベルの3D生成を「生産量評価」等尺画像合成ループで達成し、続いて画像から3D生成を行う。 連続的な都市の進化をシミュレートするため,Yo'Cityでは,シーングラフに基づく距離と意味を考慮したレイアウト最適化を行い,空間的に整合した都市成長を保証する,ユーザ対話型,関係誘導型拡張機構も導入している。 本手法を網羅的に評価するために,多様なベンチマークデータセットを構築し,セマンティクス,幾何学,テクスチャ,レイアウトの観点から生成品質を評価する6つの多次元メトリクスを設計する。 大規模な実験により、Yo'Cityはすべての評価面において既存の最先端メソッドを一貫して上回っていることが示される。

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