3DTown ： 哥伦比亚联合Cyberever AI等推出单视图生成3D城镇场景的框架

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主要介绍

3DTown是由普林斯顿大学、哥伦比亚大学和Cyberever AI公司联合推出的一款创新框架，其核心功能是通过单张俯视图生成逼真、连贯的3D城镇场景。该框架无需进行训练，直接利用预训练的3D对象生成器，通过区域生成和空间修复策略，快速合成复杂的3D场景。3DTown解决了传统3D生成模型在几何结构一致性、布局合理性和纹理质量等方面的痛点，为游戏开发、电影制作、元宇宙构建等领域提供了高效、便捷的3D内容生成工具。

功能特点

• 单视图生成：仅需一张俯视图，即可生成完整的3D城镇场景。
• 免训练框架：无需收集和标注大量3D数据，直接利用预训练模型进行生成。
• 高质量生成：生成的3D模型几何结构精细、布局连贯、纹理逼真。
• 空间感知修复：通过空间感知3D修复技术，确保独立生成的区域能够完美拼接成一个连贯的整体。
• 多风格适配：能够泛化至多种不同风格的城镇场景，生成高质量的输出结果。

优缺点

优点：

• 高效便捷：无需训练，直接生成3D场景，节省了大量时间和计算资源。
• 高质量输出：生成的3D场景在几何结构、纹理和布局方面均表现出色，逼真度高。
• 灵活性强：支持多种不同风格的城镇场景生成，满足不同用户的需求。

缺点：

• 依赖预训练模型：生成的3D场景质量依赖于预训练的3D对象生成器，可能存在一定的局限性。
• 局部幻觉现象：由于预训练3D生成器基于单一物体图像训练，可能因分布不匹配导致局部区域出现重复立面或不真实屋顶形状。
• 空洞区域处理不足：粗略空间先验中存在大量空洞区域，这些区域的几何结构可能因遮挡而缺失，导致生成表面空白或过度平滑。

如何使用

目前，3DTown框架的具体使用方式可能尚未完全公开，但根据一般框架的使用流程，用户可以通过以下步骤进行尝试：

1. 准备输入数据：获取一张城镇的俯视图作为输入。
2. 调用框架API：使用3DTown提供的API接口，将俯视图上传至框架进行处理。
3. 获取生成结果：框架将返回生成的3D城镇场景，用户可根据需要进行进一步编辑或应用。

框架技术原理

3DTown的技术原理主要包括以下几个步骤：

• 空间先验初始化：通过单目深度估计和关键点提取，获取输入俯视图的粗略场景结构，用于初始化场景潜变量。
• 区域级生成与融合：将场景划分为重叠区域，进行局部生成，并逐步融合为连贯的全局潜变量。
• 空间感知的3D补全：每个区域通过一个两阶段的掩码校正流流程进行补全，包含稀疏结构生成器和结构化潜变量生成器，确保生成的3D场景既高效又逼真。

创新点

• 免训练框架：直接利用预训练的3D对象生成器，无需额外训练数据，降低了使用门槛和成本。
• 区域生成与空间修复：通过将输入图像分解为重叠区域并单独生成，再利用空间感知3D修复技术将各区域完美拼接，提高了生成场景的几何质量和布局连贯性。
• 高效生成：采用并行化处理策略，大幅提升了3D场景的生成速度，适用于需要快速响应的场景。

评估标准

• 几何质量：评估生成3D模型的几何结构是否精细、接近真实场景。
• 布局连贯性：检查生成场景的布局是否与输入俯视图完美对齐，无“跑偏”现象。
• 纹理保真度：评估模型表面的纹理是否逼真、一致，符合真实世界的视觉效果。
• 生成速度：衡量框架生成3D场景所需的时间，评估其高效性。

应用领域

• 游戏开发：快速生成游戏场景，提升开发效率。
• 电影制作：为特效制作提供逼真的3D背景，降低制作成本。
• 元宇宙构建：为虚拟世界提供丰富的3D场景资源，增强用户体验。
• 城市规划与设计：辅助规划师进行城市布局和建筑设计，提高设计效率。

项目地址

• 项目官网：https://eric-ai-lab.github.io/3dtown.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.15765