3DTown – 从单视图到逼真3D城镇的创新之旅
3DTown是什么
3DTown是由哥伦比亚大学联合Cybever AI等机构推出的一款创新框架，能够从单张俯视图生成逼真且连贯的3D城镇场景。它采用区域化生成和空间感知修复技术，将复杂的3D场景生成问题分解为多个子问题，独立解决后再进行整合。这一技术突破了传统3D建模的高成本和低效率瓶颈，为游戏开发、城市规划、虚拟现实等领域提供了高效、便捷的解决方案。
核心功能
3DTown的核心功能包括：
- 多样化场景生成：支持生成不同风格和布局的3D场景，如雪镇、沙漠小镇等。
- 高保真度输出：生成的3D模型在几何结构和纹理细节上与输入图像高度一致，避免了传统方法中的几何失真和纹理扭曲。
- 高效处理复杂场景：通过区域化生成和空间感知修复技术，有效处理复杂场景，避免布局错误和几何不一致。
- 免训练框架：无需额外的3D数据训练或微调，直接利用预训练模型，显著降低了使用门槛。
技术原理
3DTown的技术原理基于以下关键步骤：
- 区域化生成：将输入图像分解为多个重叠区域，利用预训练的3D对象生成器对每个区域独立生成3D内容，然后通过区域融合技术将各个部分整合为完整的全局场景。
- 空间感知修复：通过单目深度估计和地标检测初始化粗略的3D结构，采用掩码修正流技术填补几何空白，确保全局一致性。
- 结构化潜在表示：将3D场景建模为位置索引与潜在特征向量的结合体，逐步构建完整的3D场景表征。
- 模块化设计：将复杂的3D场景生成问题分解为多个子任务，独立处理后再进行整合，提高了系统的稳定性和效率。
支持平台
3DTown支持多种操作系统和开发环境，适用于不同的应用场景。它基于开源框架设计，支持与其他预训练生成器（如Trellis、Hunyuan3D-2）的兼容和替换，能够灵活适应未来技术的迭代。
团队介绍
3DTown由哥伦比亚大学、普林斯顿大学和Cybever AI等机构联合开发。团队成员包括计算机视觉、3D建模和人工智能领域的专家，他们在相关领域拥有丰富的研究和开发经验。
项目资源
业务场景
3DTown在多个领域具有广泛的应用前景：
- 游戏开发与虚拟现实：快速生成逼真的3D城镇场景，提升开发效率和沉浸感。
- 城市规划与建筑设计：辅助设计师从二维图纸快速构建三维模型，进行可视化分析。
- 教育与科研：作为教学和研究工具，帮助学生和研究人员理解三维建模和计算机视觉技术。