ABot-Earth 0.5: 생성형 3D 지구 모델

초록

본 논문에서는 ABot-Earth 0.5를 제시한다. 이는 광범위하고 매끄러운 3D 환경을 보편적이며 지리공간 참조된 위성 이미지로부터 합성하도록 설계된 생성적 3D 프레임워크이다. 이를 위해, 우리는 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 표현을 직접 활용하는 새로운 생성 모델을 제안한다. 이 모델은 기존 실제 도시 재구성 데이터의 다양한 코퍼스로 학습되어 사실적인 기하학 및 텍스처를 생성하는 방법을 습득한다. 추론 시, 단위 면적(제곱킬로미터)당 10분 미만의 확장 가능한 속도로 위성 이미지만을 조건으로 새로운 3D 장면을 합성하며, 뛰어난 사실성을 보여준다. 이 프레임워크는 접근성을 염두에 두고 설계되었으며, 통합된 계층적 상세 수준(LOD) 구조를 통해 웹 기반 지도 엔진에서 실시간 대화형 시각화를 가능하게 한다. 이러한 고충실도 시뮬레이션 샌드박스는 시뮬레이션-현실(sim-to-real) 도메인 격차를 효과적으로 완화하여 폐쇄 루프 무인항공기(UAV) 항법과 같은 중요한 다운스트림 체화 AI(Embodied AI) 응용을 지원한다. ABot-Earth 0.5는 초저비용·고효율 솔루션을 제공함으로써 대규모 3D 재구성에 대한 기술적 및 재정적 장벽을 크게 낮추고, 글로벌 디지털 지구 시각화의 미래를 강화한다.

English

We present ABot-Earth 0.5, a generative 3D framework designed to synthesize vast, seamless 3D environments from ubiquitous, geospatially referenced satellite imagery. To achieve this, we propose a novel generative model formulated directly with the 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation. The model is trained on a diverse corpus of existing real-world urban reconstructions, learning to generate realistic geometry and textures. At inference, it synthesizes novel 3D scenes conditioned solely on satellite imagery at a scalable rate of under 10 minutes per square kilometer, while demonstrating exceptional realism. The framework is designed for accessibility, with integrated hierarchical level-of-detail (LOD) structures that permit real-time, interactive visualization on web-based map engines. This high-fidelity simulation sandbox effectively mitigates the sim-to-real domain gap, enabling critical downstream Embodied AI applications like closed-loop UAV navigation. By providing an ultra-low-cost and high-efficiency solution, ABot-Earth 0.5 significantly lowers the technical and financial barriers to large-scale 3D reconstruction and empowers the future of global digital earth visualization.