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近些年，3D 自然場景的生成出現了大量的研究工作，但是 3D 城市生成的研究工作還寥寥無幾。這主要是因為 3D 城市生成更難，人類對于其中的結構失真更敏感。近日，來自南洋理工大學 S-Lab 的研究者提出了一個新的框架 CityDreamer，專注于生成無邊界的 3D 城市，讓我們先看一下效果。

看起來還不錯？這都來自于以下的這篇研究。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2009.00610
項目地址：https://haozhexie.com/project/city-dreamer
代碼地址：https://github.com/hzxie/city-dreamer

為滿足元宇宙中對 3D 創意工具不斷增長的需求，三維場景生成最近受到了相當多的關注。其中，生成 3D 城市比 3D 自然場景更復雜。在自然場景中，相同類別的物體通常有相似的外觀，例如樹通常是綠色的。但是在城市中，建筑的外觀非常多樣，但它們被賦予了相同的類別，這將導致建筑外觀的質量下降。

為了解決這個問題，研究人員提出了 CityDreamer 以生成無邊界的 3D 城市，它將建筑和城市背景（包括道路、綠化、水域）生成分別用 2 個不同的模塊生成。這兩個模塊都采用鳥瞰（Bird's Eye View, BEV）作為場景表示，并采用體積渲染器（Volumetric Renderer ）通過對抗訓練生成逼真的圖像。

值得注意的是，場景參數化的方式經過精心定制，以適應背景物體和建筑物的獨特特征。每個類別中的背景對象通常具有相似的外觀，同時呈現出不規則的紋理。因此，CityDreamer 引入生成哈希網格來保持自然性，同時維護 3D 一致性。相比之下，建筑實例表現出各種各樣的外觀，但其立面的紋理通常顯示出規則的周期性圖案。研究人員因此，設計了周期性位置編碼，這對于處理多樣性的建筑立面來說是簡單而有效的。

為了使生成的城市在布局上和外觀上都更逼真，研究人員們構建了 2 個數據集：OSM 和 GoogleEarth。前者從 OpenStreetMap [1] 提取了超過 80 個知名城市、超過 6000km2 的俯視視角的高度圖和語義分割圖；后者從 Google Earth Studio [2] 上提取了美國紐約市的 400 環形軌跡，包含 24,000 張圖像及對應的語義分割和建筑實例分割標注。這些標注是通過將從 OSM 數據集生成的 3D 城市布局投影至圖像上生成的。這種方式可以很容易地將標注數據擴展至世界上的其他城市。

方法

CityDreamer 將 3D 城市生成分解為 4 步：無邊界城市布局生成、城市背景生成、建筑實例生成和圖像融合。

無邊界城市布局生成

CityDreamer 將無限的城市布局生成轉化為可擴展的語義地圖和高度場的生成問題。為此，CityDreamer 采用了基于 MaskGIT [3] 的無邊界布局生成器（Unbounded Layout Generator, ULG），它天然地支持 inpainting 和 outpainting 功能。具體來說，ULG 使用了 VQVAE 來編碼語義圖和高度場的圖像切片，將它們轉換為離散潛在空間并創建 Codeboook。在推理過程中，ULG 以自回歸的方式生成 Codebook 索引，隨后，ULG 使用 VQVAE 的解碼器生成一對語義圖和高度場。由于 VQVAE 生成固定大小的語義圖和高度場，因此 ULG 使用圖像 outpainting 來創建任意大小的語義圖和高度場。在此過程中，ULG 采用滑動窗口來預測每一步的局部 Codebook 索引，滑動期間有 25% 的重疊。

城市背景生成

City Background Generator (CBG) 主要用于生成城市的背景，具體包括道路、綠化和水域。該模塊使用了鳥瞰視圖（BEV）作為場景的表示。具體而言，該表示使用由語義圖和高度圖組成的 BEV 表征來表達一個大尺度三維場景。

針對城市背景相同類別通常具有相似外觀的特性，CBG 引入生成哈希網格（Generative Hash Grid）作為場景的參數化：保持自然性，同時維護 3D 一致性。具體而言，CBG 使用哈希函數

來將場景特征

和空間點坐標

映射到多尺度混合的可學習參數上：

為了保證渲染的三維一致性，我們使用基于體積渲染的渲染網絡來完成三維空間特征到二維圖像的映射。對于相機光線上的一點，我們經過查詢生成式哈希網格得到其對應的特征，使用經風格噪聲調制的多層 MLP 來得到其對應點的顏色和體密度，最終通過體渲染來將一條相機光線上的所有點積分為對應像素的顏色。

建筑實例生成

Building Instance Generator (BIG) 用于生成城市的建筑。和城市背景生成一樣，我們使用了鳥瞰視圖作為場景的表示，使用基于體積渲染的渲染網絡來完成三維空間特征到二維圖像的映射。觀察到建筑立面和屋頂分布的顯著差異，建筑立面和屋頂在 BIG 中被分配了 2 個不同的類別標簽。

針對建筑立面所呈現出的周期性規律，我們設計了更輕量化的場景參數化方式：基于周期性函數的場景參數化。具體而言，BIG 將建筑特征