CityGen：无限可控的城市布局生成
计算机视觉与模式识别
2025-04-14 v2
摘要
近期对城市布局生成兴趣的激增凸显了其在城市规划和智慧城市发展中的重要性。该任务涉及为道路、建筑、水域和植被等城市元素程序化或自动生成空间布局。以往的方法，无论是程序化建模还是基于深度学习的方法（如 VAE 和 GAN），都依赖于复杂的先验、专家指导或初始布局，且往往缺乏多样性和交互性。在本文中，我们提出了 CityGen，一个用于无限、多样且可控城市布局生成的端到端框架。我们的框架引入了一个无限扩展模块，用于将局部布局扩展为城市级布局，以及一个多尺度细化模块，用于对其进行上采样和细化。我们还设计了一种用户友好的控制方案，允许用户通过简单的草图引导生成。此外，我们通过合成高度场将 2D 布局转换为 3D 布局，以促进下游应用。大量实验表明，CityGen 在各项指标上均达到了 SOTA 性能，使其适用于广泛的下游应用。
引用
@article{arxiv.2312.01508,
title = {CityGen: Infinite and Controllable City Layout Generation},
author = {Jie Deng and Wenhao Chai and Jianshu Guo and Qixuan Huang and Junsheng Huang and Wenhao Hu and Shengyu Hao and Jenq-Neng Hwang and Gaoang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01508},
year = {2025}
}
备注
Accepted to CVPR 2025 USM3D Workshop