【深度学习新浪潮】基于文字生成3D城市景观的算法有哪些？

基于文字生成3D城市景观的核心技术路径是将自然语言描述映射为三维空间结构，结合生成模型与图形渲染技术实现场景构建。以下是主流算法方案的详细分析及优化建议：

一、主流算法方案解析

1. 程序化生成与智能规划框架（如SceneX）

• 技术原理：通过集成程序化生成模块（PCGHub）和智能规划器（PCGPlanner），将文本分解为地形、建筑、道路等要素，利用预定义规则和模板快速生成场景。
• 优势：
  • 高效性：大规模场景生成时间从数周压缩至数小时，城市级渲染仅需分钟级。
  • 可控性：支持通过文本指令精确控制资产布局、材质参数，生成结果可预测。
  • 工业级兼容性：输出包含精细几何结构、真实材质纹理的模型，无缝对接Unity/Unreal引擎。
• 劣势：
  • 创意受限：依赖预定义的172个程序化资产和11,284个静态模型，难以处理非结构化或超现实描述。