City Dreamer

这份文件是“City Dreamer”项目的介绍资料，主要介绍了CityDreamer——一个专为无界3D城市设计的组合生成模型，通过两个真实世界城市影像数据集增强生成3D城市的真实感，并在实验中证明了其优越性。以下是City Dreamer的介绍内容：

1. 项目背景与挑战：
   • 3D自然场景生成研究广泛：近年来，3D自然场景生成领域受到了广泛关注。
   • 3D城市生成挑战更大：相比自然场景，3D城市生成面临更多挑战，因为人类对城市环境中的结构扭曲更为敏感。
   • 建筑外观多样性：城市中建筑物作为同类对象，其外观比自然场景中的树木等对象更具多样性。
2. CityDreamer模型介绍：
   • 组合生成模型：CityDreamer是一个专为无界3D城市设计的组合生成模型。
   • 模块分离：该模型将建筑实例的生成与其他背景对象（如道路、绿地、水域）的生成分离到不同的模块中。
3. 数据集构建：
   • OSM和GoogleEarth数据集：为了增强生成3D城市的真实感，项目构建了OSM和GoogleEarth两个数据集，包含大量真实世界城市影像。
   • 数据集用途：这些数据集在布局和外观上都提升了生成3D城市的真实性。
4. 实验与优越性：
   • 实验范围：项目进行了大量实验。
   • 优越性证明：通过对比，CityDreamer在生成各种逼真的3D城市方面优于当前最先进的方法。
5. 附加资源与引用：
   • 附加资源：项目提供了论文、海报、源代码等附加资源。
   • 引用格式：给出了项目论文的BibTeX引用格式，方便其他研究者引用。
6. 视觉展示：
   • Gallery与Spotlight Video：项目提供了视觉展示，包括图片画廊和焦点视频，以更直观地展示CityDreamer的生成效果。
7. 后续研究与感谢：
   • 后续研究：项目提到了后续研究“GaussianCity”，这是一个关于无界3D城市生成的进一步探索。
   • 感谢支持：项目最后感谢了新加坡教育部、南洋理工大学NAP、RIE2020产业对齐基金等行业合作项目以及行业合作伙伴的支持。

综上所述，City Dreamer项目通过创新的组合生成模型、真实世界数据集的应用以及大量实验验证，成功地在无界3D城市生成领域取得了显著成果，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。