論文の概要: Panacea: Panoramic and Controllable Video Generation for Autonomous
Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16813v1
- Date: Tue, 28 Nov 2023 14:22:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 18:19:12.676227
- Title: Panacea: Panoramic and Controllable Video Generation for Autonomous
Driving
- Title（参考訳）: panacea: 自動運転のためのパノラマと制御可能なビデオ生成
- Authors: Yuqing Wen, Yucheng Zhao, Yingfei Liu, Fan Jia, Yanhui Wang, Chong
Luo, Chi Zhang, Tiancai Wang, Xiaoyan Sun, Xiangyu Zhang
- Abstract要約: 運転シナリオにおいてパノラマおよび制御可能なビデオを生成する革新的な手法であるパナセアを提案する。
Panaceaは2つの重要な課題に対処する:「一貫性」と「保守性」
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.404935454784855
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The field of autonomous driving increasingly demands high-quality annotated
training data. In this paper, we propose Panacea, an innovative approach to
generate panoramic and controllable videos in driving scenarios, capable of
yielding an unlimited numbers of diverse, annotated samples pivotal for
autonomous driving advancements. Panacea addresses two critical challenges:
'Consistency' and 'Controllability.' Consistency ensures temporal and
cross-view coherence, while Controllability ensures the alignment of generated
content with corresponding annotations. Our approach integrates a novel 4D
attention and a two-stage generation pipeline to maintain coherence,
supplemented by the ControlNet framework for meticulous control by the
Bird's-Eye-View (BEV) layouts. Extensive qualitative and quantitative
evaluations of Panacea on the nuScenes dataset prove its effectiveness in
generating high-quality multi-view driving-scene videos. This work notably
propels the field of autonomous driving by effectively augmenting the training
dataset used for advanced BEV perception techniques.
- Abstract（参考訳）: 自動運転の分野は、ますます高品質な注釈付きトレーニングデータを必要としている。
本稿では,運転シナリオにおいてパノラマ的かつ制御可能な映像を生成するための革新的なアプローチであるpanaceaを提案する。
Panacea氏は2つの重要な課題に対処している。
一貫性はテンポラリとクロスビューのコヒーレンスを保証し、コントロール容易性は生成されたコンテンツと対応するアノテーションのアライメントを保証する。
提案手法は,バードズアイビュー(BEV)レイアウトによる微妙な制御のために,コントロールネットフレームワークによって補足された,新しい4Dアテンションと2段階生成パイプラインを統合してコヒーレンスを維持する。
nuScenesデータセット上のパナセアの質的および定量的評価は、高品質なマルチビュー駆動シーンビデオを生成する上での有効性を証明している。
この研究は、高度なBEV知覚技術に使用されるトレーニングデータセットを効果的に増強することで、自動運転の分野を特に促進する。
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