RoBus: A Multimodal Dataset for Controllable Road Networks and Building Layouts Generation

要約

道路網や建物のレイアウトに重点を置いた自動 3D 都市生成は、都市デザイン、マルチメディア ゲーム、自動運転シミュレーションのアプリケーションとして高い需要があります。
生成 AI の急増により、深層学習モデルに基づいた都市レイアウトの設計が容易になりました。
しかし、高品質のデータセットやベンチマークが不足しているため、道路網や建物のレイアウトを生成するこれらのデータ駆動型手法の進歩が妨げられています。
さらに、一般にグラフィックスを解析対象とし、実用化に不可欠な都市特性を生成過程の制御に考慮した研究はほとんどない。
これらの問題を軽減するために、道路ネットワークと建物レイアウトの制御可能な生成のための評価メトリクスを伴うマルチモーダル データセット (RoBus) を導入します。これは、これまでの都市生成における最初で最大のオープンソース データセットです。
RoBus データセットは画像、グラフィックス、テキストとしてフォーマットされており、世界中で約 $80,000km^2$ をカバーする $72,400$ のペア サンプルが含まれています。
RoBus データセットを統計的に分析し、既存の道路網や建物レイアウトの生成方法に対する有効性を検証します。
さらに、RoBus データセットを使用して道路ネットワークと建物のレイアウトを生成するプロセスで、道路の向きや建​​物の密度などの都市の特性を組み込んだ新しいベースラインを設計し、自動化された都市設計の実用性を高めます。
RoBus データセットと関連コードは、https://github.com/tourlics/RoBus_Dataset で公開されています。

要約(オリジナル)

Automated 3D city generation, focusing on road networks and building layouts, is in high demand for applications in urban design, multimedia games and autonomous driving simulations. The surge of generative AI facilitates designing city layouts based on deep learning models. However, the lack of high-quality datasets and benchmarks hinders the progress of these data-driven methods in generating road networks and building layouts. Furthermore, few studies consider urban characteristics, which generally take graphics as analysis objects and are crucial for practical applications, to control the generative process. To alleviate these problems, we introduce a multimodal dataset with accompanying evaluation metrics for controllable generation of Road networks and Building layouts (RoBus), which is the first and largest open-source dataset in city generation so far. RoBus dataset is formatted as images, graphics and texts, with $72,400$ paired samples that cover around $80,000km^2$ globally. We analyze the RoBus dataset statistically and validate the effectiveness against existing road networks and building layouts generation methods. Additionally, we design new baselines that incorporate urban characteristics, such as road orientation and building density, in the process of generating road networks and building layouts using the RoBus dataset, enhancing the practicality of automated urban design. The RoBus dataset and related codes are published at https://github.com/tourlics/RoBus_Dataset.

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