नैन्यांग प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के शोध दल द्वारा विकसित “GaussianCity” नामक अत्यधिक बड़े पैमाने पर 3D शहर मॉडल निर्माण तकनीक ने काफी ध्यान आकर्षित किया है। यह नया ढाँचा न केवल निर्माण गति में 60 गुना की अद्भुत वृद्धि करता है, बल्कि पारंपरिक तरीकों की सीमाओं को भी तोड़ता है, जिससे असीमित 3D शहर निर्माण संभव हो पाता है।
यह तकनीकी उपलब्धि CVPR2025 (कंप्यूटर विजन और पैटर्न रिकॉग्निशन के शीर्ष सम्मेलन) द्वारा स्वीकार की गई है, जो वर्चुअल रियलिटी, ऑटोमेटेड ड्राइविंग और डिजिटल ट्विन के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण सफलता है।
जानकारी के अनुसार, GaussianCity ड्रोन के नज़रिए और सड़क के नज़रिए से 3D शहर मॉडल निर्माण में अत्याधुनिक स्तर पर पहुँच गया है। इसकी रेंडरिंग गति 10.72 फ़्रेम प्रति सेकंड (FPS) है, जो मौजूदा CityDreamer योजना से 60 गुना ज़्यादा है। हालाँकि CityDreamer 3D शहर निर्माण के क्षेत्र में अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन इसकी कम्प्यूटेशनल दक्षता और स्केल एक्सपेंशन क्षमता सीमित रही है। GaussianCity ने नवीन एल्गोरिथम डिज़ाइन को अपनाकर इन चुनौतियों को सफलतापूर्वक पार किया है।
GaussianCity की सफलता दो प्रमुख तकनीकी सफलताओं पर आधारित है। सबसे पहले, इसने कॉम्पैक्ट 3D दृश्य प्रतिनिधित्व विधि “BEV-Point” (बर्ड्स आई व्यू पॉइंट) को अपनाया है, जिससे मेमोरी की आवश्यकता बहुत कम हो गई है और बड़े पैमाने पर दृश्य निर्माण अब हार्डवेयर संसाधनों तक सीमित नहीं रह गया है। पारंपरिक 3D गॉसियन स्प्लैटिंग (3D Gaussian Splatting, 3DGS) तकनीक को असीमित पैमाने के शहरों को संभालने के लिए अरबों बिंदुओं की आवश्यकता होती है, जिससे सैकड़ों GB मेमोरी की खपत होती है। जबकि GaussianCity BEV-Point के माध्यम से मेमोरी उपयोग को स्थिर रखता है, जिससे सच्चा असीमित निर्माण संभव हो पाता है। दूसरा, शोध दल ने स्पेस-अवेयर गॉसियन एट्रिब्यूट डिकोडर विकसित किया है, जो BEV बिंदुओं की संरचना और संदर्भ विशेषताओं को एकीकृत करने के लिए पॉइंट सीरियलाइज़र का उपयोग करता है, जिससे उत्पन्न शहर मॉडल कुशल और यथार्थवादी दोनों होते हैं।
उल्लेखनीय है कि GaussianCity के शोध दल ने घोषणा की है कि इस परियोजना का पेपर, कोड और संबंधित सामग्री पूरी तरह से ओपन सोर्स हो गई है। GaussianCity के आगमन से कई क्षेत्रों में नई संभावनाएँ खुल गई हैं। वर्चुअल रियलिटी (VR) और ऑग्मेंटेड रियलिटी (AR) में, यह उपयोगकर्ताओं को इमर्सिव अनुभव प्रदान करने के लिए बड़े पैमाने पर उच्च-गुणवत्ता वाले शहर वातावरण को तेज़ी से उत्पन्न कर सकता है; ऑटोमेटेड ड्राइविंग के क्षेत्र में, GaussianCity का उपयोग ज्यामितीय रूप से सटीक 3D दृश्यों के पुनर्निर्माण के लिए किया जा सकता है, जो प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए यथार्थवादी डिजिटल ट्विन शहर प्रदान करते हैं; शहर नियोजन और गेम डेवलपमेंट में, इसकी दक्षता और स्केलेबिलिटी रचनात्मकता की दक्षता में काफी वृद्धि करेगी।
प्रोजेक्ट प्रवेश द्वार:https://github.com/hzxie/GaussianCity