ControlCity: A Multimodal Diffusion Model Based Approach for Accurate Geospatial Data Generation and Urban Morphology Analysis

📄 arXiv: 2409.17049v1 📥 PDF

作者: Fangshuo Zhou, Huaxia Li, Rui Hu, Sensen Wu, Hailin Feng, Zhenhong Du, Liuchang Xu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-25

备注: 20 pages

💡 一句话要点

ControlCity：基于多模态扩散模型生成精确地理空间数据并分析城市形态

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 城市建筑足迹生成 多模态扩散模型 地理空间数据 ControlNet 城市形态分析

📋 核心要点

  1. 现有VGI数据在不同类型数据上质量参差不齐，尤其是在城市建筑数据方面存在显著差异，限制了其应用。
  2. ControlCity利用多模态扩散模型，融合道路网络、土地利用图像等信息，生成高质量的城市建筑足迹数据。
  3. 实验结果表明，ControlCity在FID和MIoU指标上均优于现有方法，并在零样本城市生成任务中表现出强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多源地理数据转换方案，利用可访问且完整的VGI数据辅助生成城市建筑足迹数据，并采用多模态数据生成框架来提高精度。首先，构建了一个“图像-文本-元数据-建筑足迹”数据集，主要基于道路网络数据并辅以其他多模态数据。然后，提出了ControlCity，一种基于多模态扩散模型的地理数据转换方法。该方法首先使用预训练的文本到图像模型来对齐文本、元数据和建筑足迹数据。改进的ControlNet进一步整合了道路网络和土地利用图像，生成精细的建筑足迹数据。在22个全球城市的实验表明，ControlCity成功地模拟了真实的城市建筑模式，实现了最先进的性能。在零样本城市生成任务中，该方法准确地预测和生成了类似的城市结构，展示了强大的泛化能力。这项研究证实了该方法在生成城市建筑足迹数据和捕捉复杂城市特征方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决利用不完整或质量不高的地理信息数据生成高质量城市建筑足迹数据的问题。现有方法通常依赖于单一数据源或简单的图像处理技术，难以准确捕捉城市建筑的复杂形态和空间关系，导致生成的数据精度较低，泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态扩散模型，将文本描述、元数据、道路网络图像和土地利用图像等多种信息融合在一起，从而生成更准确、更真实的城市建筑足迹数据。通过预训练的文本到图像模型对齐不同模态的数据，并使用改进的ControlNet来控制生成过程，从而提高生成数据的质量和一致性。

技术框架：ControlCity的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 构建多模态数据集，包含图像、文本、元数据和建筑足迹数据；2) 使用预训练的文本到图像模型对齐文本、元数据和建筑足迹数据；3) 使用改进的ControlNet整合道路网络和土地利用图像，生成精细的建筑足迹数据。ControlNet以道路网络和土地利用图像作为条件输入，指导扩散模型的生成过程。

关键创新：论文的关键创新在于将多模态扩散模型应用于城市建筑足迹数据的生成，并提出了改进的ControlNet来更好地整合不同模态的信息。与现有方法相比，ControlCity能够更有效地利用多种数据源，捕捉城市建筑的复杂特征，并生成更准确、更真实的建筑足迹数据。

关键设计：ControlCity的关键设计包括：1) 使用预训练的文本到图像模型（具体模型未知）作为生成器的基础；2) 改进ControlNet的结构，使其能够更好地处理道路网络和土地利用图像；3) 损失函数的设计（具体损失函数未知），用于优化生成器的参数，使其能够生成高质量的建筑足迹数据；4) 数据增强策略（具体策略未知），用于提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ControlCity在22个全球城市的实验中取得了显著成果，平均FID得分为50.94，相比现有方法降低了71.01%的误差，平均MIoU得分为0.36，提升了38.46%。在零样本城市生成任务中，ControlCity能够准确预测和生成相似的城市结构，展示了强大的泛化能力。这些结果表明ControlCity在城市建筑足迹数据生成方面具有显著优势。

🎯 应用场景

ControlCity可应用于城市规划、地理信息系统、自动驾驶、灾害评估等领域。通过生成高质量的城市建筑足迹数据，可以为城市规划提供更准确的基础数据，提高地理信息系统的精度，辅助自动驾驶车辆进行环境感知，并为灾害评估提供更可靠的依据。该研究有助于提升城市管理的智能化水平，促进智慧城市的发展。

📄 摘要（原文）

Volunteer Geographic Information (VGI), with its rich variety, large volume, rapid updates, and diverse sources, has become a critical source of geospatial data. However, VGI data from platforms like OSM exhibit significant quality heterogeneity across different data types, particularly with urban building data. To address this, we propose a multi-source geographic data transformation solution, utilizing accessible and complete VGI data to assist in generating urban building footprint data. We also employ a multimodal data generation framework to improve accuracy. First, we introduce a pipeline for constructing an 'image-text-metadata-building footprint' dataset, primarily based on road network data and supplemented by other multimodal data. We then present ControlCity, a geographic data transformation method based on a multimodal diffusion model. This method first uses a pre-trained text-to-image model to align text, metadata, and building footprint data. An improved ControlNet further integrates road network and land-use imagery, producing refined building footprint data. Experiments across 22 global cities demonstrate that ControlCity successfully simulates real urban building patterns, achieving state-of-the-art performance. Specifically, our method achieves an average FID score of 50.94, reducing error by 71.01% compared to leading methods, and a MIoU score of 0.36, an improvement of 38.46%. Additionally, our model excels in tasks like urban morphology transfer, zero-shot city generation, and spatial data completeness assessment. In the zero-shot city task, our method accurately predicts and generates similar urban structures, demonstrating strong generalization. This study confirms the effectiveness of our approach in generating urban building footprint data and capturing complex city characteristics.