jayin92/Skyfall-GS

[ECCV 2026] Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery

What it solves

Skyfall-GS は、大規模で幾何学的に正確な 3D 都市シーンを作成する難しさに対処します。従来は高価な 3D スキャンやアノテーションが必要で、スケールで入手できることはほとんどありません。このプロジェクトは、入手しやすい衛星画像とオープンドメインの diffusion モデルだけで、没入型 3D 都市環境の合成を可能にします。

How it works

フレームワークは主に 2 つの段階で動作します：

  1. Reconstruction：まず衛星画像を使用して都市シーンの粗い 3D ジオメトリを構築します。
  2. Synthesis with Iterative Dataset Update (IDU)：カリキュラム駆動のリファイン戦略を用い、diffusion モデルで高品質なクローズアップテクスチャを生成し、ジオメトリの完全性とフォトリアリズムを段階的に向上させます。

最終出力は 3D モデル（融合された PLY ファイルとして提供）で、リアルタイムかつ没入的な探索が可能です。

Who it’s for

このツールは、具現化 AI アプリケーション、都市計画シミュレーション、没入型 3D 環境生成に取り組む研究者や開発者向けに設計されています。

Highlights

  • No 3D Annotations：高価な手動 3D ラベルが不要で、大規模シーンを作成できます。
  • Hybrid Approach：衛星データの構造精度と生成的 diffusion モデルの視覚品質を組み合わせます。
  • Real-time Exploration：合成された都市環境の没入型 3D ナビゲーションをサポートします。
  • Iterative Refinement：特定の IDU 戦略を使用し、クロスビューの一貫性とリアルなテクスチャを保証します。