ECCV 2024｜CityGaussian：VR/AR时代的城市重建新标杆

主要观点总结

中科院自动化所张兆翔团队提出了一种基于全新3DGS的大规模场景重建算法CityGaussian。该算法能够基于无人机航拍数据进行城市的三维重建，并借助LoD技术实现高清分辨率的实时游览。文章介绍了研究背景、亮点、算法流程以及实验结果。

关键观点总结

关键观点1: 全新的大规模3D场景重建算法CityGaussian

基于无人机航拍数据，可进行城市的三维重建，并实现高清分辨率的实时游览。

关键观点2: 研究背景与亮点

3D大规模场景重建是AR/VR、空中救援、智慧城市和自动驾驶的关键技术，但传统算法存在细节还原度低、训练及渲染速度慢的问题。CityGaussian算法解决了这些问题，并达到了领先现有的渲染质量与速度表现。

关键观点3: 高效的并行训练

CityGaussian算法采用高效的模型与数据划分方案，并基于分治策略进行模型的并行训练与整合，有效降低训练开销。

关键观点4: 多细节层次渲染

算法实现了针对3DGS的多细节层次方案（LoD），根据实际渲染需求调整细节层次，减少渲染时所需的高斯点数量，降低大场景下的渲染延迟。

关键观点5: 多角度实验评估

CityGaussian算法在实际采集的无人机数据和仿真环境下采集的数据上，都能显著改善渲染质量，提高细节的还原程度。同时，文章还对LoD技术进行了验证，证明了其在保证渲染质量的同时，能有效提高渲染速度。