GaussianCity：实时生成城市级数字孪生基底的技术突破
在空间智能领域，如何高效、大规模地生成高质量的3D城市模型一直是一个重大挑战。传统方法如NeRF和3D高斯溅射技术（3D-GS）在效率和规模上存在显著瓶颈。GaussianCity通过创新性的技术方案，成功突破了这些限制，为城市级数字孪生的构建提供了全新路径。
一、核心创新：突破传统3D城市生成的效率与规模瓶颈
当前空间智能领域面临两大主要挑战：
- NeRF方案效率低下：基于神经辐射场的方法虽然生成质量高，但计算成本高昂。
- 传统3D-GS的规模限制：现有3D高斯溅射技术难以扩展至城市级场景，10平方公里的场景可能需要数百GB的显存。
GaussianCity通过两项关键技术实现了重大突破：
- 速度飞跃：以10.72 FPS的速度实现实时生成，比CityDreamer快60倍。
- 规模突破：支持无边界城市生成，显存占用保持恒定增长。
- 多视角兼容：同时支持无人机航拍视角和街道视角的高质量渲
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