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DriveDreamer4D

4D驾驶场景模拟的新突破

DriveDreamer4D利用世界模型先验,提升4D驾驶场景表示。通过闭环仿真,能将实况驾驶数据转换为新的轨迹视频,并确保视频内容的时空一致性。实验验证了其在新轨迹视频生成方面的优越性,尤其在时空连贯性上表现突出,为自主驾驶系统的研究和开发提供了有力支持。

Forge_VFM4AD - DriveGAN实现高质量可控神经网络环境模拟
Github人工智能基础模型开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
DriveGAN是一种高质量神经网络模拟器,通过无监督学习实现环境组成部分的解耦控制。它可模拟转向控制、场景天气和非玩家对象位置等特征。DriveGAN的全微分特性支持视频序列重新模拟,允许在已记录场景中采取不同行动。该方法在多个数据集上训练,包括160小时真实驾驶数据,性能显著优于现有技术。
dreamscene4d - 从单目视频生成动态多目标3D场景的突破性技术
3D场景生成DreamScene4DGithub多目标跟踪开源项目视频处理计算机视觉
DreamScene4D是一种从单目视频生成动态多目标3D场景的开源技术。它采用3D高斯和形变优化方法,能处理不同长度的视频和多个目标。项目提供自动化和分阶段优化脚本,支持处理有遮挡和无遮挡的视频。DreamScene4D在复杂场景和长视频序列处理方面表现优异,为计算机视觉和图形学研究提供了新思路。
MagicDrive - 多样化3D几何控制的街景生成框架
3D几何控制GithubMagicDrive开源项目扩散模型街景生成计算机视觉
MagicDrive是一个创新街景生成框架,提供多样化的3D几何控制,包括相机姿态、道路地图和3D边界框。通过结合文本描述、定制编码策略和跨视图注意力模块,实现了多相机视角的一致性。该框架能生成高保真街景图像和视频,精确捕捉3D几何特征和场景细节,有助于提升BEV分割和3D物体检测等任务的性能。
Consistent4D - 单目视频到360度动态物体的生成
4D重建Github动态物体生成单目视频开源项目时空一致性神经辐射场
Consistent4D是一种创新方法,能从未校准的单目视频生成动态物体的360度视图。该方法将360度动态物体重建转化为4D生成问题,利用物体级3D感知图像扩散模型监督动态神经辐射场的训练。Consistent4D引入级联DyNeRF和插值驱动的一致性损失,无需繁琐的多视图数据收集和相机校准。实验表明,该方法在4D动态物体生成和文本到3D生成任务中展现出优异性能。
Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
4DGen - 基于视频的动态3D内容生成,实现空间-时间一致性
4DGen4D内容生成Github开源项目空间时间一致性视频到4D生成高斯散射
4DGen是一个开源项目,专注于基于视频的4D内容生成。该项目支持视频、图像和文本到4D的转换,通过融合多种技术实现空间-时间一致性。4DGen提供了创建动态3D内容的工具,并开放了代码和数据集,为相关研究和开发提供资源。
GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法
GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划
GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题,利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略,模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示,在大规模nuScenes数据集上,该方法表现出色,具备有效性、泛化能力和可解释性。
Diffusion4D - 视频扩散模型实现快速生成时空一致4D内容
3D转4D4D生成Diffusion4DGithub大规模动态3D数据集开源项目视频扩散模型
Diffusion4D是一个基于视频扩散模型的开源项目,专注于生成时空一致的4D内容。该项目整合了大规模动态3D数据集、先进渲染技术和扩散模型,实现了图像、文本和3D模型到4D内容的转换。项目提供了数据集准备指南和渲染脚本,为计算机视觉和图形学研究提供了有价值的资源。Diffusion4D在4D内容生成领域展现了新的可能性,对相关技术发展具有推动作用。
Vista - 通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测
GithubVista世界模型开源项目控制自动驾驶预测
Vista是一款通用自动驾驶世界模型,可在多种场景中生成高保真度的预测,并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制,包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定,无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升,为自动驾驶技术研究提供了有力支持。
DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展
CVPR 2024DriveLMGithubGraph VQAnuScenes开源项目自主驾驶
DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集,提出基于VLM的图形视觉问答方法,实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道,提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程,帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新,推动多模态模型在现实应用中的发展。
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