Skyfall-GS：从卫星影像合成沉浸式 3D 城市场景
计算机视觉与模式识别
2026-03-19 v3
摘要
合成大规模、可探索且几何准确的 3D 城市场景是沉浸式和具身化应用中的重要任务，但面临数据稀缺和缺乏高质量真实 3D 扫描的挑战。本文提出另一条途径：利用可获取的卫星影像实现真实粗糙几何结构，再结合开放域扩散模型进行高质量局部细节渲染。我们提出 Skyfall-GS，一种新型混合框架，通过卫星重建与扩散细化相结合，合成城市街区尺度的 3D 城市场景，无需昂贵的 3D 标注，同时支持实时沉浸式 3D 探索。我们设计课程驱动的迭代细化策略，逐步提升几何完整性和照明 realism。广泛实验表明，Skyfall-GS 在跨视图一致几何和更真实纹理方面优于最新方法。
引用
@article{arxiv.2510.15869,
title = {Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery},
author = {Jie-Ying Lee and Yi-Ruei Liu and Shr-Ruei Tsai and Wei-Cheng Chang and Chung-Ho Wu and Jiewen Chan and Zhenjun Zhao and Chieh Hubert Lin and Yu-Lun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15869},
year = {2026}
}
备注
Project page: https://skyfall-gs.jayinnn.dev/