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高德发布ABot-Earth0.5:跨越2D蒸馏模式,以3D原生驱动高一致性场景生成

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TL;DR · AI 摘要

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核心要点

  • 主题聚焦:高德发布ABot-Earth0.5:跨越2D蒸馏模式,以3D原生驱动高一致性场景生成
  • 来源:量子位,建议结合原文判断细节。
  • AI 分析暂不可用,本条为保底评分与摘要。
#AI#编程#云计算#产品
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高德发布ABot-Earth0.5:跨越2D蒸馏模式,以3D原生驱动高一致性场景生成

量子位的朋友们

2026-06-08

17:00:20

来源:

量子位

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ABot-Earth0.5正式开放内测

6月8日,阿里巴巴集团旗下高德正式发布ABot-Earth0.5——全球首个完全基于3D数据训练、工程可用的3D原生城市世界模型。依托3D原生技术架构与高德自有的3D数据积累,ABot-Earth0.5率先实现了城市级3D场景的全AI端到端生成。

与传统“先采集、后拟合”的3D城市建模方式相比,ABot-Earth0.5不再采用“从2D图像蒸馏3D结构”的技术路径,而是直接以3D数据训练模型,使其建立起对三维空间的原生理解,端到端一次性生成3DGS格式的城市场景。 用户仅需输入一张卫星图或一段文字,即可在一张消费级单卡上快速生成3D城市,生成效率较传统模式提升约1000倍。 原生3D路径在理论上虽具备显著优势,但落地并不容易:原始3DGS数据难以被大模型直接、高效地用于训练;同时,公里级原生3D场景的连续生成也极具挑战。ABot-Earth0.5在数据表征、解码架构与推理策略上进行系统性创新,打通了从原生3D模型训练到场景生成的全流程。 在训练环节,ABot-Earth0.5首创直接面向3DGS点云的压缩-生成框架,该框架能够将包含数百万基元的高质量真实世界3DGS场景编码到紧凑的隐空间,并从中生成全新的场景,有效解决了3DGS无序性等问题,让模型能直接“阅读”大体量的3D数据。并且依托高德自有的三维数据训练,ABot-Earth0.5确保了生成内容与真实环境的几何和空间一致性。 在推理环节,ABot-Earth0.5为实现公里级别的广域生成,提出了一种高效的滑窗推理(Sliding-Window Inference)机制。该机制通过在重叠区域进行智能融合,将分块生成的场景一致拼接,实现公里级广域连续构建,保证了模型生成内容的空间连续性。 在模型生成阶段,ABot-Earth0.5引入跨域自适应模块,有效弥合卫星影像与三维训练数据在分辨率上的域差异(Domain Gap);同时内置的多层次细节解码器(LOD)使生成结果自带远近景深,无需后处理即可适配不同视距的流畅漫游。 在交付环节,ABot-Earth0.5构建了完备的自动化管线,输出的是原生可渲染的3D城市场景。用户可直接将生成的内容导入Unity、Unreal Engine等主流引擎,添加交互逻辑后即可用于实际生产。 目前,ABot-Earth0.5正式开放内测,用户可前往官方网站(abot-earth.amap.com)提交申请,直观感受空间智能技术对传统3D生产方式的重构。 项目资源: 技术报告: https://github.com/amap-cvlab/ABot-Earth-0.5/blob/main/tech-report.pdf 版权所有,未经授权不得以任何形式转载及使用,违者必究。

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