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GaussianCity

AI 3D模型生成器3D生成

GaussianCity是由南洋理工大学S-Lab团队开发的3D城市场景生成框架，基于3D高斯绘制技术打造，核心定位是解决大规模3D城市生成中的内存与计算效率问题

GaussianCity是由南洋理工大学S-Lab团队开发的3D城市场景生成框架，基于3D高斯绘制技术打造，核心定位是解决大规模3D城市生成中的内存与计算效率问题。框架内置紧凑3D场景表示模块，可降低城市场景存储占用；搭载空间感知高斯属性解码器，能够实现单步前向传递生成无边界3D城市；配套完整开源代码与预训练模型，支持用户快速自定义场景开发。面向计算机视觉研究人员、3D内容开发者、自动驾驶仿真工程师等群体，可应用于城市规划可视化、自动驾驶训练场景搭建、元宇宙城市内容创作、游戏开放世界构建等多个场景。

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适用对象
计算机视觉研究人员(3D生成方向学术研究)
主要功能
无边界3D城市生成、单次前向生成
计费方式
免费
平台
网页
已收录
2026.06.14（138 天）
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度95
资料深度56
核验可信85

六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。

全站热度排名

#4751

分类内排名

#55 / 209

累计站内点击

—

近 7 日点击

—

排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。

GaussianCity是什么，怎么使用？

约 4 分钟

GaussianCity是由南洋理工大学S-Lab团队开发的3D城市场景生成框架，基于3D高斯绘制技术打造，核心定位是解决大规模3D城市生成中的内存与计算效率问题。框架内置紧凑3D场景表示模块，可降低城市场景存储占用；搭载空间感知高斯属性解码器，能够实现单步前向传递生成无边界3D城市；配套完整开源代码与预训练模型，支持用户快速自定义场景开发。面向计算机视觉研究人员、3D内容开发者、自动驾驶仿真工程师等群体，可应用于城市规划可视化、自动驾驶训练场景搭建、元宇宙城市内容创作、游戏开放世界构建等多个场景。

主要功能

  • 无边界3D城市生成：用户输入基础城市布局参数后，框架通过空间感知的扩展机制，可生成不受尺寸限制的连续3D城市场景，无需分块拼接即可得到连贯的街道、建筑、植被等城市元素组合，场景内不同区域风格统一，不会出现拼接断层问题，可满足大规模城市仿真的场景需求。
  • 单次前向生成：用户完成参数配置后，框架仅需一次神经网络前向传递即可完成整个城市场景的生成计算，无需多轮迭代优化，相比传统逐区域渲染的方式，大幅缩短场景生成耗时，生成平方公里级别的城市场景仅需数秒即可完成初步输出。
  • 紧凑3D场景表示：框架采用3D高斯作为场景的基础表示单元，将建筑、道路、植被等城市元素的几何、纹理、位置属性压缩为紧凑的高斯参数集合，相比传统网格、点云表示方式，存储占用可降低一个数量级，方便大规模场景的传输与后续编辑操作。
  • 空间感知属性解码：解码器在生成高斯属性时会自动识别场景空间语义，区分道路、建筑、公共区域等不同城市功能分区，根据区域属性自动匹配对应的元素样式，比如商业区生成高密度高层建筑，居民区生成低层住宅搭配绿化，提升场景的真实感与合理性。
  • 开源代码与模型：项目提供完整的PyTorch实现代码、预训练模型权重以及详细的部署教程，用户可直接下载代码在本地部署运行，也可基于开源代码进行二次开发，自定义场景生成规则，适配特定领域的场景生成需求，无需从零搭建生成框架。
  • 多格式导出支持：生成的3D城市场景支持导出为多种通用3D格式，包括PLY点云格式、GLB模型格式，也可直接输出适配NeRF、三维渲染引擎的格式文件，方便用户导入到Blender、Unity、Unreal Engine等工具中进行后续的精细化编辑与应用开发。

怎么使用

  1. 第一步，访问GaussianCity项目页面，在页面中找到代码仓库入口，点击跳转至GitHub仓库，下载项目源码到本地设备，同时根据页面指引下载对应的预训练模型权重文件。第二步，根据项目提供的环境配置文档，安装PyTorch、CUDA等依赖库，完成本地运行环境的搭建，运行环境检测脚本确认所有依赖配置正确。第三步，打开项目配置文件，根据自身需求设置场景生成参数，包括城市规模、建筑密度、绿化占比、道路宽度等参数，也可选择预设的城市风格模板。第四步，运行场景生成脚本，框架会自动完成前向计算生成3D城市场景，生成过程中可通过可视化窗口实时查看生成进度，等待生成完成。第五步，生成完成后可在结果目录查看场景渲染预览，根据需求选择对应的格式导出场景文件，也可基于开源代码调整模型参数，重新生成符合需求的场景。

适合什么人群

  • 计算机视觉研究人员(3D生成方向学术研究)
  • 自动驾驶仿真工程师(训练场景搭建)
  • 3D内容开发者(元宇宙城市内容制作)
  • 游戏场景设计师(开放世界地图构建)
  • 城市规划从业者(规划方案可视化)
  • 影视动画制作者(城市背景场景创作)

总结

这个由南洋理工大学团队开发的3D城市生成框架，发布之初就受到3D生成领域的关注，相关论文入选CVPR 2025，技术创新性得到领域内认可。不同于传统的3D场景生成工具需要逐构件拼接或者多轮迭代渲染，它基于3D高斯技术实现了单次前向传递即可生成大规模无边界城市场景，大幅降低了大规模3D城市的生成门槛。对于需要批量生成3D城市场景的研究和开发人员来说，它的开源特性和低存储开销的场景表示方式，能够有效减少前期框架搭建的工作量，同时生成的场景可以直接导出到常用的3D编辑工具中进行二次加工，适配不同领域的应用需求。目前项目仍在持续更新，后续还将支持更多城市风格自定义和交互编辑功能，适合有3D城市生成需求的用户尝试使用。

价格与免费额度

GaussianCity为完全开源的学术项目，所有功能、代码与预训练模型均免费开放使用，无使用次数、场景规模的限制，用户可自由用于非商业与商业用途，使用时仅需遵循项目对应的开源协议即可。项目不设付费版本，官方提供免费的文档教程与公开的issue反馈渠道，用户在使用过程中遇到问题可在代码仓库提交issue寻求社区支持，适合所有有3D城市生成需求的用户免费使用。

优点与不足

优点

  • 单次前向生成机制大幅缩短大规模城市场景的生成耗时
  • 3D高斯紧凑表示方式降低场景存储占用，方便传输与编辑
  • 代码与预训练模型完全开源，支持用户二次开发自定义功能
  • 支持导出多种通用3D格式，可直接对接主流3D编辑与引擎工具
  • 空间感知解码功能提升场景语义合理性，生成的城市场景符合现实逻辑

不足

  • 对GPU显存要求较高，生成超大规模场景需要高端显卡支持
  • 当前预设的城市风格主要为现代城市，缺乏传统古建、科幻等风格模板
  • 暂不支持交互式场景编辑，生成后调整局部内容需要重新运行生成流程
  • 部署环境依赖较多，新手配置运行环境需要具备一定的深度学习基础

能帮你做的 8 件事

  1. 01无边界3D城市生成
  2. 02单次前向生成
  3. 03紧凑3D场景表示
  4. 04空间感知属性解码
  5. 053D生成场景的常用方案
  6. 063D高斯场景的常用方案
  7. 07计算机视觉研究人员(3D生成方向学术研究)的日常效率工具
  8. 08零成本体验完整核心功能

更新历史

  • GaussianCity 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

GaussianCity生成的城市场景可以商用吗？

GaussianCity采用MIT开源协议发布，用户可以将生成的场景以及修改后的代码用于商业用途，仅需要在对应的产品或者项目中保留原项目的版权声明即可。如果是用于学术研究，引用对应的CVPR 2025论文即可，无需额外申请授权。不过需要注意，如果使用项目提供的预训练模型生成的场景涉及第三方版权内容，需要自行确认使用范围，官方不对生成内容的版权问题负责。

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运行GaussianCity需要什么配置的硬件？

基础运行推荐使用显存不低于8GB的NVIDIA显卡，可支持生成平方公里级别的城市场景，如果需要生成更大规模的无边界场景，推荐使用16GB及以上显存的显卡，可减少生成过程中的显存溢出问题。CPU方面推荐4核及以上处理器，内存不低于16GB，可保障代码运行和场景导出的效率。目前项目仅支持CUDA环境，暂不支持AMD显卡以及纯CPU运行，后续版本可能会扩展支持更多硬件环境。

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可以自定义生成特定城市风格的场景吗？

可以自定义，用户可以基于开源的训练代码，使用自己收集的特定风格城市数据集对模型进行微调，训练完成后即可生成对应风格的城市场景。项目也提供了风格参数调整接口，用户可以在配置文件中调整建筑高度范围、建筑密度、道路样式、绿化占比等参数，生成不同密度、不同规划风格的城市。目前官方暂未提供风格微调的详细教程，用户可参考项目中的训练代码文档进行操作。

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生成的场景可以直接导入游戏引擎使用吗？

生成的场景支持导出为GLB、PLY等通用3D格式，这些格式可以直接导入Unity、Unreal Engine等主流游戏引擎中使用。不过导出的初始场景是基于3D高斯表示的，如果需要在引擎中实现实时光追、物理碰撞等效果，需要在引擎中对场景进行进一步的网格转换和碰撞体添加操作。项目也提供了高斯转网格的工具脚本，可自动将高斯表示转换为带纹理的网格模型，减少后续在引擎中的处理工作量。

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GaussianCity和传统的3D城市建模工具有什么区别？

传统的3D城市建模工具大多是基于手动拼接或者 procedural 规则生成，需要用户手动设置大量规则参数，或者逐构件搭建场景，生成大规模城市需要耗费大量时间。而GaussianCity基于深度学习模型，仅需要简单的参数配置即可快速生成大规模连贯的城市场景，无需手动调整单个元素。同时3D高斯的表示方式相比传统网格模型存储占用更低，方便大规模场景的批量生成和管理。不过传统建模工具的可编辑性更强，适合精细化制作小范围场景，而GaussianCity更适合快速生成大规模背景类城市场景。

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生成的场景精度可以满足自动驾驶仿真的需求吗？

GaussianCity生成的场景包含道路、建筑、交通标识等基础城市元素，几何精度可达到分米级，能够满足大部分自动驾驶感知算法训练的场景需求。如果需要更高精度的车道线、交通信号灯等细节元素，可以在导出场景后，在3D编辑工具中添加对应的精细化构件。目前项目团队也在开发面向自动驾驶仿真的专用模型版本，后续会支持生成包含更丰富交通元素的高精度城市场景，进一步适配自动驾驶仿真的需求。

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开始使用 GaussianCity

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