AI交流(进群备注:GaussianCity)

GaussianCity 是一款专为快速生成超大规模3D城市模型而设计的工具,其速度比现有的CityDreamer方案快60倍,达到10.72 FPS。该工具在生成无人机视角和街道视角的3D城市方面达到了最先进的水平,并支持无边界的城市生成,突破了传统方法在规模上的限制。GaussianCity 使用BEV-Point作为紧凑的中间表示,高效描述城市布局,控制内存使用增长,并通过具备空间感知的解码器,整合BEV点的空间结构和上下文特征,生成高质量的3D高斯属性。
GaussianCity的特点:
- 1. 生成超大规模的3D城市模型
- 2. 比CityDreamer方案快60倍,速度达到10.72 FPS
- 3. 支持无边界的城市生成,突破传统方法在规模上的限制
- 4. 使用BEV-Point作为紧凑的中间表示,高效描述城市布局,控制内存使用增长
- 5. 使用具备空间感知的解码器,整合BEV点的空间结构和上下文特征,生成高质量的3D高斯属性
GaussianCity的功能:
- 1. 生成无人机视角的3D城市模型
- 2. 生成街道视角的3D城市模型
- 3. 应用于城市规划与设计
- 4. 用于虚拟现实和增强现实中的城市环境创建
- 5. 用于游戏开发中的大规模城市场景生成
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IMAGDressing是一个互动式模块化服装生成系统,旨在为用户提供逼真的虚拟试衣体验。它不仅可以生成高质量的服装图像,还能让用户自由编辑场景和服装细节。IMAGDressing利用增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等技术,让用户能够在虚拟世界中尝试各种时尚组合,找到最适合自己的款式。它还能根据用户的个人身材数据、肤色、发型和生活场景,智能推荐最合适的服装搭配。IMAGDressing-v1引入了服装UNet模型,能够从CLIP中捕捉语义特征,并从VAE中捕捉纹理特征,通过混合注意力模块将这些特征整合到一个冻结的去噪UNet中,确保用户可以进行控制编辑。IMAGDressing团队还计划发布一个名为IGPair的综合数据集,包含超过30万对服装和穿着图像,并建立标准的数据组装流程。IMAGDressing-v1还可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展结合,以增强系统的多样性和可控性。
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