01Core pain point and demand
制作历史游戏或大规模地形场景时，高精度地形高程数据（如10m LIDAR）体积达数百GB、覆盖不全且包含矿坑、建筑等现代人造物，而低精度数据（100m）又过于粗糙，难以快速获得逼真、无人类痕迹的地形。
02Product solution
基于AI的云服务，利用生成对抗网络和扩散模型，将低精度地形数据（如100m）超分辨率重建为高精度（10m）地形，并自动识别和移除现代人造物（矿坑、建筑、道路等），生成无人类痕迹的逼真历史地形。提供API和插件，支持按需生成和下载。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，按生成面积或API调用次数收费；提供免费试用额度；针对企业客户提供定制化模型训练和私有化部署；与游戏引擎（Unity、Unreal）合作，通过插件市场分成。
04Action steps
- 1收集并整理公开的低精度和高精度地形数据集，构建训练对。
- 2开发AI模型，实现地形超分辨率重建和现代人造物检测与移除。
- 3搭建云服务平台，提供API和Web界面，支持用户上传区域和参数。
- 4开发Unity和Unreal引擎插件，方便开发者直接集成。
- 5进行内测，收集历史游戏开发者反馈，优化模型和用户体验。
- 6正式上线，通过游戏开发者社区、论坛和社交媒体推广。
- 7持续迭代模型，扩展覆盖区域和历史时期，增加植被和纹理生成功能。
05Risk notice
数据版权和隐私风险：使用LIDAR数据需确保合规；模型生成的地形可能不够逼真，导致用户流失；竞争对手可能快速模仿；云服务成本高，需控制推理成本；市场教育成本较高，需证明价值。