0
新加坡，2024年X月X日 – 当城市规划师还在为如何预测未来城市发展趋势而苦恼，当自动驾驶汽车的开发者还在寻找更逼真的模拟环境，南洋理工大学（NTU）的S-Lab团队已经悄然推出了一款革命性的工具——CityDreamer4D。这款无边界4D城市建模框架，不仅能生成栩栩如生的动态城市场景，更能支持城市风格化、局部编辑和城市模拟等多种应用，为城市规划、自动驾驶、虚拟现实等领域带来了前所未有的可能性。
CityDreamer4D的核心在于其独特的组合生成模型，它将动态物体（如车辆）与静态场景（如建筑和道路）分离，并通过三个模块——建筑实例生成器、车辆实例生成器和城市背景生成器，基于高效的鸟瞰图场景表示法来生成城市场景。这一创新设计使其能够生成无限扩展的城市布局，同时保持多视角一致性，克服了传统城市建模工具的局限性。
技术解析：分离、组合与高效
CityDreamer4D的技术原理可以概括为“分离、组合与高效”。
- 分离： 模型首先将城市中的元素分为动态和静态两类，分别进行处理。这使得对城市元素的控制更加精细，也为后续的编辑和风格化提供了便利。
- 组合： 三个核心模块协同工作，建筑实例生成器负责生成建筑，车辆实例生成器负责生成车辆，城市背景生成器则负责生成道路、植被等背景元素。这种模块化的设计使得CityDreamer4D具有高度的灵活性和可扩展性。
- 高效： 采用鸟瞰图（BEV）场景表示法，CityDreamer4D能够以紧凑的BEV地图来描述城市布局，并结合高度图来表示建筑高度。这种高效的表示方法使得模型能够快速生成大规模的城市场景，并支持无边界扩展。
CityDreamer4D的主要功能：
- 无边界4D城市生成： 生成包含时间和空间维度的动态城市场景，支持无限扩展的城市布局，同时保持多视角一致性。
- 实例编辑与局部修改： 支持对建筑和车辆实例进行局部编辑，例如修改车辆的位置和风格，或调整建筑的高度和外观，不影响其他场景元素。
- 城市风格化： 支持对生成的城市进行风格化处理，例如将城市风格转换为《我的世界》或赛博朋克风格，保持多视角一致性。
- 城市模拟： 生成逼真的4D城市场景，支持街景和航拍视角，适用于自动驾驶、城市规划和虚拟现实等应用。
- 数据集支持： 开发团队构建了多个数据集，包括OSM（OpenStreetMap）、GoogleEarth和CityTopia，涵盖多视角和多光照条件。
应用场景：从城市规划到虚拟现实
CityDreamer4D的应用前景十分广阔：
- 城市规划： 城市规划师可以利用CityDreamer4D模拟不同规划方案下的城市发展，预测交通流量、人口分布等关键指标，从而做出更科学的决策。
- 自动驾驶： 自动驾驶汽车的开发者可以利用CityDreamer4D生成逼真的城市环境，进行算法测试和训练，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
- 虚拟现实： 游戏开发者和虚拟现实内容创作者可以利用CityDreamer4D快速生成大规模的城市场景，为用户提供更沉浸式的体验。
项目地址：
- 项目官网：https://www.infinitescript.com/project/city-dreamer-4d
- GitHub仓库：https://github.com/hzxie/CityDreamer4D
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08983
未来展望：
CityDreamer4D的出现，标志着城市建模技术进入了一个新的阶段。它不仅为城市规划、自动驾驶、虚拟现实等领域带来了新的机遇，也为我们理解和塑造未来的城市提供了新的工具。随着技术的不断发展，我们有理由相信，CityDreamer4D将在未来发挥更大的作用，推动城市发展和社会进步。
参考文献：
- CityDreamer4D项目官网：https://www.infinitescript.com/project/city-dreamer-4d
- CityDreamer4D GitHub仓库：https://github.com/hzxie/CityDreamer4D
- CityDreamer4D arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08983
（完）
Views: 0
0