CityX: Controllable Procedural Content Generation for Unbounded 3D Cities

要約

現実的な大規模な 3D 仮想都市を生成することは、多数の 3D アセット、さまざまな都市スタイル、および厳しいレイアウト制約が関係するため、依然として複雑な課題です。
既存のアプローチは、Blender エージェントを使用して大規模なシーンを作成するための手続き型コンテンツ生成の有望な試みを提供します。
ただし、生成機能のスケールアップやセマンティック レイアウト レベルでのきめ細かい制御の実現が難しいなど、重大な問題に直面しています。
これらの問題に対処するために、我々は CityX と呼ばれる新しいマルチモーダル制御可能な手続き型コンテンツ生成方法を提案します。これは、OSM、セマンティック マップ、衛星画像などの複数のレイアウト条件に基づいて、現実的で境界のない 3D 都市生成を強化します。
具体的には、提案された方法には、さまざまな PCG プラグインを統合するための一般的なプロトコルと、命令を実行可能な Blender アクションに変換するためのマルチエージェント フレームワークが含まれています。
この効果的なフレームワークを通じて、CityX は、生成されたアセットの品質と産業要件の間のギャップを埋めることにより、3D シーン生成のための革新的なエコシステムを構築できる可能性を示しています。
広範な実験により、マルチモーダルな条件に基づいて、高品質で多様性があり、境界のない都市を構築する際の私たちの手法の有効性が実証されました。
私たちのプロジェクトページ: https://cityx-lab.github.io

要約(オリジナル)

Generating a realistic, large-scale 3D virtual city remains a complex challenge due to the involvement of numerous 3D assets, various city styles, and strict layout constraints. Existing approaches provide promising attempts at procedural content generation to create large-scale scenes using Blender agents. However, they face crucial issues such as difficulties in scaling up generation capability and achieving fine-grained control at the semantic layout level. To address these problems, we propose a novel multi-modal controllable procedural content generation method, named CityX, which enhances realistic, unbounded 3D city generation guided by multiple layout conditions, including OSM, semantic maps, and satellite images. Specifically, the proposed method contains a general protocol for integrating various PCG plugins and a multi-agent framework for transforming instructions into executable Blender actions. Through this effective framework, CityX shows the potential to build an innovative ecosystem for 3D scene generation by bridging the gap between the quality of generated assets and industrial requirements. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our method in creating high-quality, diverse, and unbounded cities guided by multi-modal conditions. Our project page: https://cityx-lab.github.io.

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