論文の概要: CityLift: Compositional 3D Urban Generation from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.32728v1
• Date: Fri, 23 Oct 2026 14:48:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 01:38:06.550641
• Title: CityLift: Compositional 3D Urban Generation from a Single Image
• Title（参考訳）: CityLift: 単一画像からの合成3D都市生成
• Abstract要約: 本稿では,都市イメージから個々のテクスチャ化された建物メッシュを生成するフレームワークであるCityLiftを紹介する。 CityLiftはまず、シーンとインスタンスストリームの結合を通じて、形状と配置を共同で学習する。 同じ座標マッピングでは、生成されたメッシュをシーンに戻し、足場との空間的関係を保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.950047244826386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating editable 3D urban scenes from a single image requires detailed building assets with a coherent spatial arrangement. Occlusion and perspective ambiguity make it difficult to infer complete building geometry together with consistent relative scales and positions. We present CityLift, a framework that generates individual textured building meshes from an urban image by coupling scene-level spatial modeling with building-level synthesis. CityLift first learns building shape and placement jointly through coupled scene and instance streams, producing coarse sparse structures in a common coordinate system. We then introduce generative spatial inheritance, which maps each building's coarse occupancy and scene-conditioned 3D feature field into a local volume to guide a flow model that generates finer structure. The same coordinate mapping places the generated meshes back into the scene, preserving their spatial relationship to the scaffold. To address the scarcity of urban data pairing scene images with individual 3D buildings, we construct CityLift-5K, comprising 4,997 synthetic scenes with instance masks, building meshes, and placement annotations. Experiments on CityLift-5K and scene blocks from UrbanScene3D and InstanceBuilding demonstrate improved building geometry and scene composition. The project page is available at https://ranhaogong.github.io/CityLift/.
• Abstract（参考訳）: 一つの画像から編集可能な3D都市シーンを生成するには、コヒーレントな空間配置で詳細な建築資産が必要である。 オークルージョンとパースペクティブのあいまいさは、一貫した相対スケールと位置とともに完全な建築幾何学を推論することが困難である。 本稿では、シーンレベルの空間モデリングとビルレベルの合成を結合させることにより、都市画像から個々のテクスチャ化された建物メッシュを生成するフレームワークであるCityLiftについて述べる。 CityLiftはまず、シーンとインスタンスストリームを結合して構築形態と配置を共同で学習し、共通座標系で粗いスパース構造を生成する。 次に、各建物の粗い占有率とシーン条件の3次元特徴場を局所的な体積にマッピングし、より微細な構造を生成するフローモデルを導出する生成空間継承を導入する。 同じ座標マッピングでは、生成されたメッシュをシーンに戻し、足場との空間的関係を保存する。 都市データと個々の3D建物とのペアリングシーン画像の不足に対処するため,CityLift-5Kを構築した。 CityLift-5K および UrbanScene3D および InstanceBuilding のシーンブロック実験により,建築形状とシーン構成が改善された。 プロジェクトのページはhttps://ranhaogong.github.io/CityLift/.comで公開されている。

関連論文リスト

• SynCity 3000: Bootstrapping Scene-Scale 3D Diffusion [80.07819974787664]
  本稿では,世界規模で3Dシーンを生成するためのフレームワークであるSynCity 3000について述べる。 現在の画像から3Dのジェネレータの能力に基づいて、生成装置を畳み込み演算子として適用することにより、この能力をシーン全体の規模にまで拡張する。 我々は,新しい合成データエンジンによって生成されたシーンライクなデータに基づいてモデルを微調整することで,これを実現する。 そして、畳み込み生成装置を、ユーザプロンプトから生成されたシーン全体の2次元画像に適用し、任意のサイズと複雑さの3Dシーンを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-06T17:59:35Z)
• Compositional Generative Model of Unbounded 4D Cities [56.36624718397362]
  本研究では,4次元都市を創出するのに適した構成生成モデルを提案する。 CityDreamer4Dは、インスタンス編集、都市スタイル化、都市シミュレーションなど、さまざまなダウンストリームアプリケーションをサポートしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-15T17:59:56Z)
• Urban Architect: Steerable 3D Urban Scene Generation with Layout Prior [43.14168074750301]
  合成3Dレイアウト表現をテキストから3Dのパラダイムに導入し、さらに先行として機能する。 単純な幾何学的構造と明示的な配置関係を持つ意味的プリミティブの集合から構成される。 また,様々なシーン編集デモを行い,ステアブルな都市景観生成の力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T06:41:30Z)
• Urban Scene Diffusion through Semantic Occupancy Map [49.20779809250597]
  UrbanDiffusionは、Bird's-Eye View (BEV)マップに条件付き3次元拡散モデルである。 我々のモデルは,潜在空間内のシーンレベルの構造の分布を学習する。 実世界の運転データセットをトレーニングした後、我々のモデルは多様な都市シーンを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T11:54:35Z)
• Sat2Scene: 3D Urban Scene Generation from Satellite Images with Diffusion [77.34078223594686]
  本稿では,3次元スパース表現に拡散モデルを導入し,それらをニューラルレンダリング技術と組み合わせることで,直接3次元シーン生成のための新しいアーキテクチャを提案する。 具体的には、まず3次元拡散モデルを用いて、所定の幾何学の点レベルのテクスチャ色を生成し、次にフィードフォワード方式でシーン表現に変換する。 2つの都市規模データセットを用いた実験により,衛星画像から写真リアルなストリートビュー画像シーケンスとクロスビュー都市シーンを生成する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T16:15:37Z)
• CityDreamer: Compositional Generative Model of Unbounded 3D Cities [44.203932215464214]
  CityDreamerは、非有界な3D都市向けに特別に設計された合成モデルである。 我々は、鳥の視線シーン表現を採用し、インスタンス指向と物指向のニューラルフィールドの両方にボリュームレンダリングを採用する。 CityDreamerは、現実的な3D都市を生成するだけでなく、生成された都市内の局所的な編集でも、最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T17:57:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。