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点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 写在前面 基于NeRF的方法生成3D城市显示出了有希望的生成结果，但在计算上效率不高。最近，3D高斯Splatting（3D-GS）已成为目标级3D生成的高效替代方案。然而，将3D-GS从有限尺度的3D物体和人类扩展到无限尺度的3D城市并非易事。无边界的3D城市生成会产生显著的存储开销（内存溢出问题），因为需要将点扩展到数十亿个，这通常需要数百GB的VRAM来呈现一个跨越10km²的城市场景。 GaussianCity，一个生成性Gaussain Saplatting框架，专门用于通过单次前馈传递高效地合成无边界的3D城市。主要贡献有两点： 1）紧凑的3D场景表示：引入了BEV-Point作为高度紧凑的中间表示，确保无边界场景中的VRAM使用量增长保持不变，从而实现无边界城市的生成。 2）空间
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