国立陽明交通大学（台湾）、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校（UIUC）、サラゴサ大学、カリフォルニア大学マーセド校（UC Merced）からなる研究チームは10月20日（月）、オープンソース（Apache-2.0ライセンス）の大規模3D都市モデル生成技術「Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery」を発表した。GitHubではコードが公開されているほか、データセットや3DGSのPLYファイルも公開されている。

Skyfall-GSは、衛星写真から3DGSで3Dモデルを構築し、拡散モデルによって建物の側面や地上レベルのディテールなどの不可視部分を「修復」する。この修復（デノイズ）工程では、1つの視点に対して複数の異なる修復サンプルを生成し、3DGSの最適化プロセスにおいて複数サンプル間のコンセンサスを見つけるよう調整。これにより、ジオメトリ一貫性のある3D形状の復元が可能となる。Skyfall-GSでは、このプロセスを高い高度から地上レベルへと降下（Skyfall）しながら反復的に行う（カリキュラム学習）ことで、地上レベルのディテールは反復ごとに洗練される。

衛星画像が真下（nadir）だけを撮影しているわけではないことに気づいていましたか？ 衛星は角度をつけて撮影することもあり、それによって建物の側面も捉えているのです。地球は衛星によって常時撮影されています。そこで私たちは考えました。「これらの（角度のついた）衛星画像だけを使って、高品質な3D都市を再構築できないだろうか？」それをまさに実現するのがSkyfall-GSです！

主なコントリビューション：
1）没入型3D都市シーンを合成するための、初の「衛星オンリー」のアプローチ
2）事前学習済みの拡散モデル（Diffusion Model）を活用 — 分野特化の追加学習や3Dデータは一切不要
3）高高度から低高度の視点へと、段階的に詳細化していくカリキュラム学習戦略


この技術の意義：Skyfall-GSはスケーラブルな3D都市生成を可能にし、以下のような分野に応用できます。
・AR/VR体験
・自動運転シミュレーション
・ロボティクストレーニング
・バーチャルエンターテイメント
リアルタイムレンダリングに対応しているため、実用的なデプロイが可能です！


■Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery（プロジェクトページ、英語）
https://skyfall-gs.jayinnn.dev/

■Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery（GitHub）
https://github.com/jayin92/skyfall-gs

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