論文の概要: Imagine a City: CityGenAgent for Procedural 3D City Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05362v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 06:36:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.79045
• Title: Imagine a City: CityGenAgent for Procedural 3D City Generation
• Title（参考訳）: 都市を想像してみよう:CityGenAgent for Procedural 3D City Generation
• Authors: Zishan Liu, Zecong Tang, RuoCheng Wu, Xinzhe Zheng, Jingyu Hu, Ka-Hei Hui, Haoran Xie, Bo Dai, Zhengzhe Liu,
• Abstract要約: 高品質な3D都市の階層的手続き生成のための自然言語駆動フレームワークであるCityGenAgentを紹介する。 提案手法は,都市をブロックプログラムとビルディングプログラムという2つの解釈可能な構成要素に分解する。 CityGenAgentはプログラムとモデルの一般化から恩恵を受け、自然言語の編集と操作をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.929582644377277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The automated generation of interactive 3D cities is a critical challenge with broad applications in autonomous driving, virtual reality, and embodied intelligence. While recent advances in generative models and procedural techniques have improved the realism of city generation, existing methods often struggle with high-fidelity asset creation, controllability, and manipulation. In this work, we introduce CityGenAgent, a natural language-driven framework for hierarchical procedural generation of high-quality 3D cities. Our approach decomposes city generation into two interpretable components, Block Program and Building Program. To ensure structural correctness and semantic alignment, we adopt a two-stage learning strategy: (1) Supervised Fine-Tuning (SFT). We train BlockGen and BuildingGen to generate valid programs that adhere to schema constraints, including non-self-intersecting polygons and complete fields; (2) Reinforcement Learning (RL). We design Spatial Alignment Reward to enhance spatial reasoning ability and Visual Consistency Reward to bridge the gap between textual descriptions and the visual modality. Benefiting from the programs and the models' generalization, CityGenAgent supports natural language editing and manipulation. Comprehensive evaluations demonstrate superior semantic alignment, visual quality, and controllability compared to existing methods, establishing a robust foundation for scalable 3D city generation.
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな3D都市の自動生成は、自動運転、バーチャルリアリティ、エンボディインテリジェンスにおける幅広い応用において重要な課題である。 生成モデルや手続き的手法の最近の進歩は、都市生成の現実性を改善する一方で、既存の手法は、しばしば高忠実な資産創出、制御可能性、操作に苦慮している。 本研究では,高品質な3D都市の階層的手続き生成のための自然言語駆動フレームワークであるCityGenAgentを紹介する。 提案手法は,都市をブロックプログラムとビルディングプログラムという2つの解釈可能な構成要素に分解する。 構造的正当性とセマンティックアライメントを確保するために,(1)スーパーバイザード・ファイン・チューニング(SFT)という2段階の学習戦略を採用した。 我々はBlockGenとBuildingGenを訓練し、非自己干渉ポリゴンや完全フィールドを含むスキーマ制約に準拠する有効なプログラムを生成する。 本研究では,空間的推論能力を高めるために空間的アライメント・リワードと,テキスト記述と視覚的モダリティのギャップを埋めるために視覚的一貫性・リワードを設計する。 CityGenAgentはプログラムとモデルの一般化から恩恵を受け、自然言語の編集と操作をサポートする。 包括的評価は,既存の手法に比べてセマンティックアライメント,視覚的品質,制御性に優れ,スケーラブルな3D都市生成のための堅牢な基盤を確立している。

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