GaussianCity是由南洋理工大学S-Lab团队开发的3D城市场景生成框架,基于3D高斯绘制技术打造,核心定位是解决大规模3D城市生成中的内存与计算效率问题。框架内置紧凑3D场景表示模块,可降低城市场景存储占用;搭载空间感知高斯属性解码器,能够实现单步前向传递生成无边界3D城市;配套完整开源代码与预训练模型,支持用户快速自定义场景开发。面向计算机视觉研究人员、3D内容开发者、自动驾驶仿真工程师等群体,可应用于城市规划可视化、自动驾驶训练场景搭建、元宇宙城市内容创作、游戏开放世界构建等多个场景。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- infinitescript.com
- 定价模式
- 免费
- 支持平台
- Web 网页
- 是否开源
- 开源
- 适合人群
- 计算机视觉研究人员、自动驾驶仿真工程师、3D内容开发者、游戏场景设计师
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
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编辑点评
这个由南洋理工大学团队开发的3D城市生成框架,发布之初就受到3D生成领域的关注,相关论文入选CVPR 2025,技术创新性得到领域内认可。不同于传统的3D场景生成工具需要逐构件拼接或者多轮迭代渲染,它基于3D高斯技术实现了单次前向传递即可生成大规模无边界城市场景,大幅降低了大规模3D城市的生成门槛。对于需要批量生成3D城市场景的研究和开发人员来说,它的开源特性和低存储开销的场景表示方式,能够有效减少前期框架搭建的工作量,同时生成的场景可以直接导出到常用的3D编辑工具中进行二次加工,适配不同领域的应用需求。目前项目仍在持续更新,后续还将支持更多城市风格自定义和交互编辑功能,适合有3D城市生成需求的用户尝试使用。
核心功能
使用指南
- 1
访问GaussianCity项目页面,在页面中找到代码仓库入口,点击跳转至GitHub仓库,下载项目源码到本地设备,同时根据页面指引下载对应的预训练模型权重文件。
- 2
根据项目提供的环境配置文档,安装PyTorch、CUDA等依赖库,完成本地运行环境的搭建,运行环境检测脚本确认所有依赖配置正确。
- 3
打开项目配置文件,根据自身需求设置场景生成参数,包括城市规模、建筑密度、绿化占比、道路宽度等参数,也可选择预设的城市风格模板。
- 4
运行场景生成脚本,框架会自动完成前向计算生成3D城市场景,生成过程中可通过可视化窗口实时查看生成进度,等待生成完成。
- 5
生成完成后可在结果目录查看场景渲染预览,根据需求选择对应的格式导出场景文件,也可基于开源代码调整模型参数,重新生成符合需求的场景。
优势与不足
优点5 项
"单次前向生成机制大幅缩短大规模城市场景的生成耗时"
"3D高斯紧凑表示方式降低场景存储占用,方便传输与编辑"
"代码与预训练模型完全开源,支持用户二次开发自定义功能"
"支持导出多种通用3D格式,可直接对接主流3D编辑与引擎工具"
"空间感知解码功能提升场景语义合理性,生成的城市场景符合现实逻辑"
不足4 项
"对GPU显存要求较高,生成超大规模场景需要高端显卡支持"
"当前预设的城市风格主要为现代城市,缺乏传统古建、科幻等风格模板"
"暂不支持交互式场景编辑,生成后调整局部内容需要重新运行生成流程"
"部署环境依赖较多,新手配置运行环境需要具备一定的深度学习基础"
定价说明
GaussianCity为完全开源的学术项目,所有功能、代码与预训练模型均免费开放使用,无使用次数、场景规模的限制,用户可自由用于非商业与商业用途,使用时仅需遵循项目对应的开源协议即可。项目不设付费版本,官方提供免费的文档教程与公开的issue反馈渠道,用户在使用过程中遇到问题可在代码仓库提交issue寻求社区支持,适合所有有3D城市生成需求的用户免费使用。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 计算机视觉研究人员
3D生成方向学术研究
- 自动驾驶仿真工程师
训练场景搭建
- 3D内容开发者
元宇宙城市内容制作
- 游戏场景设计师
开放世界地图构建
- 城市规划从业者
规划方案可视化
- 影视动画制作者
城市背景场景创作
- 地理信息工程师
三维城市模型构建
常见问题
深度了解
随着3D内容需求的增长,大规模3D城市场景的生成一直是行业内的难点,传统生成方式存在耗时长、存储占用高、需要大量手动操作等问题,GaussianCity的出现为这一问题提供了新的解决方案。该框架基于3D高斯绘制技术,采用紧凑的3D场景表示和空间感知的高斯属性解码器,解决了传统方法生成大规模城市场景时的内存和计算瓶颈,仅需单次前向传递即可快速生成平方公里级别的无边界3D城市场景,生成效率远高于传统的逐区域渲染方式。
GaussianCity的代码和预训练模型已完全开源,用户可直接下载部署,支持自定义场景参数,调整城市规模、建筑密度、风格等属性,生成的场景可导出为GLB、PLY等多种通用格式,方便导入Blender、Unity、Unreal Engine等工具进行二次编辑,适配学术研究、自动驾驶仿真、游戏开发、城市规划等多个领域的需求。相关技术论文已被CVPR 2025收录,技术可靠性得到领域内认可,是3D城市生成领域的重要技术成果。
对于计算机视觉研究人员来说,可基于该框架开展3D生成方向的研究,无需从零搭建基础框架;对于自动驾驶仿真工程师,可快速批量生成不同风格的城市训练场景,提升仿真测试的覆盖度;对于3D内容开发者,可快速生成元宇宙、游戏中的大规模城市背景,减少内容制作的工作量。目前项目仍在持续迭代,后续将推出更多自定义功能,进一步扩展适用场景。
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