导读 相比生成自然场景，用AI创建城市更复杂，因为可以更容易察觉结构失真。CityDreamer是一种生成式AI系统，专门用于创建开放式的、无边界的3D城市环境。这项研究工作展示了生成
9月6日消息：与生成自然场景相比，用人工智能创建城市更为复杂，因为结构扭曲更容易被检测到。 CityDreamer 是一个生成式人工智能系统，旨在创建开放式、无边界的 3D 城市环境。
自然场景生成的成功可归因于两个主要因素：
（1）自然场景中的同质对象往往具有相似的外观；
（2）像SPADE这样的图像变换技术可以快速生成大量高质量的训练数据。 但这不适用于城市建筑生成。
其关键创新在于将建筑实例的生成与天空、地面等其他背景物体解耦。这更好地应对了城市场景中建筑外观多样性的挑战，这与生成自然环境相比是一个重要的区别。
CityDreamer 系统使用两个现实世界的城市数据集：开放街道地图 (OSM) 和 Google 地球，为模型提供真实的城市布局和建筑风格。 研究人员使用这些数据来训练模型，以学习生成真实的城市场景。 CityDreamer由四个模块组成：无界布局生成器、城市背景生成器、建筑实例生成器和合成器。
同时，构建实例生成使用变分自动编码器以获得更好的多样性。 这使得能够创建具有极高细节和真实感的 3D 城市，并具有无限可扩展的生成能力。
可见，CityDreamer系统应用了多种生成模型的优势，解决了生成开放城市场景的关键问题，为未来数字城市和元宇宙相关任务提供了强有力的支持。 这项研究工作展示了生成模型在生成复杂 3D 场景方面的巨大潜力。