Städte der Zukunft Generative Modellierung revolutioniert 3D-Stadtlandschaften
Der Fortschritt in der Generierung von Computergrafiken und künstlichen Welten hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Während die Erzeugung von 3D-Naturszenen bereits intensiv erforscht wurde, stellt die Generierung von Stadtbildern in 3D eine besondere Herausforderung dar. Dies liegt vor allem an der Komplexität urbaner Strukturen und der hohen Anforderung an die Detailgenauigkeit, welche die menschliche Wahrnehmung erwartet.
Ein vielversprechender Ansatz in diesem Bereich ist das Projekt "CityDreamer", das von Forschern der Nanyang Technological University entwickelt wurde. CityDreamer ist ein kompositionelles generatives Modell, das speziell für die Erzeugung unbegrenzter 3D-Stadtszenen konzipiert wurde. Es handelt sich dabei um ein innovatives Tool, das es ermöglicht, realistisch wirkende Stadtbilder synthetisch zu erzeugen und zu bearbeiten.
Die Kernidee von CityDreamer besteht darin, dass die Generierung von 3D-Städten als eine Komposition verschiedener Arten von neuronalen Feldern betrachtet wird: zum einen die vielfältigen Gebäudeinstanzen und zum anderen die Hintergrundelemente wie Straßen und Grünflächen. Die Forscher haben dazu eine Vogelperspektive als Szenendarstellung gewählt und verwenden ein volumetrisches Rendering sowohl für instanzorientierte als auch für sachenorientierte neuronale Felder.
Ein wesentliches Merkmal von CityDreamer ist die Anwendung eines generativen Hash-Grids und periodischer Positionseinbettungen, die als Szenenparameter angepasst wurden, um den unterschiedlichen Charakteristiken von Gebäudeinstanzen und Hintergrundelementen gerecht zu werden. Um die Realitätsnähe der generierten 3D-Städte sowohl in Bezug auf ihre Anordnung als auch auf ihr Erscheinungsbild zu verbessern, haben die Forscher außerdem eine Reihe von CityGen-Datensätzen beigetragen, die aus einer großen Menge an realen Stadtbildern von OSM und GoogleEarth bestehen.
Die Qualität der mit CityDreamer erzeugten 3D-Städte ist bemerkenswert und erreicht nach Angaben der Entwickler einen neuen Stand der Technik. Darüber hinaus ermöglicht das System lokalisierte Bearbeitungen innerhalb der generierten Städte, was für Planer und Designer von großem Interesse sein könnte.
Das Projekt wurde im Rahmen der CVPR 2024 vorgestellt und erregte erhebliche Aufmerksamkeit in der wissenschaftlichen Gemeinschaft sowie bei Anwendern, die sich mit 3D-Modellierung und Stadtplanung beschäftigen. Die Forschungsarbeit sowie der Quellcode von CityDreamer sind öffentlich zugänglich gemacht worden, was weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich fördert.
Die möglichen Anwendungen von CityDreamer sind vielfältig und umfassen unter anderem die Stadtplanung, Architekturvisualisierung, Spieleentwicklung und Simulationstraining. Durch die Erzeugung von detaillierten und realistischen 3D-Umgebungen können komplexe Szenarien simuliert und analysiert werden, ohne dass reale Städtebauten oder Modelllandschaften benötigt werden.
Die Entwicklung solcher fortschrittlichen generativen Modelle wie CityDreamer zeigt das wachsende Potenzial künstlicher Intelligenz in der kreativen Gestaltung und Planung unserer Umgebungen. Es spiegelt auch die ständige Weiterentwicklung von Technologien wider, die es uns ermöglichen, die Grenzen dessen zu erweitern, was digital möglich ist.
Quellen:
- Liu, Z. et al. (2024). CityDreamer: Compositional Generative Model of Unbounded 3D Cities. CVPR 2024.
- Xie, H. et al. (2023). CityDreamer Projektseite. [Online]
- Xie, H. et al. (2023). CityDreamer GitHub Repository. [Online]
- Liu, Z. et al. (2024). CityDreamer auf Twitter. [Online]
- Xie, H. et al. (2024). CityDreamer: Compositional Generative Model of Unbounded 3D Cities. arXiv:2309.00610. [Online]
