論文の概要: WoVoGen: World Volume-aware Diffusion for Controllable Multi-camera Driving Scene Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02934v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 18:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 11:53:13.118387
• Title: WoVoGen: World Volume-aware Diffusion for Controllable Multi-camera Driving Scene Generation
• Title（参考訳）: WoVoGen: 制御可能なマルチカメラ駆動シーン生成のための世界ボリューム対応拡散
• Authors: Jiachen Lu, Ze Huang, Jiahui Zhang, Zeyu Yang, Li Zhang
• Abstract要約: ワールドボリューム対応マルチカメラ駆動シーンジェネレータ(WoVoGen)を提案する。 WoVoGenは、4Dワールドボリュームをビデオ生成の基礎要素として利用するように設計されている。 本モデルでは,車載制御シーケンスに基づく将来の4次元時空間容積を想定するフェーズと,マルチカメラビデオを生成するフェーズの2つのフェーズで運用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.901917441627628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating multi-camera street-view videos is critical for augmenting autonomous driving datasets, addressing the urgent demand for extensive and varied data. Due to the limitations in diversity and challenges in handling lighting conditions, traditional rendering-based methods are increasingly being supplanted by diffusion-based methods. However, a significant challenge in diffusion-based methods is ensuring that the generated sensor data preserve both intra-world consistency and inter-sensor coherence. To address these challenges, we combine an additional explicit world volume and propose the World Volume-aware Multi-camera Driving Scene Generator (WoVoGen). This system is specifically designed to leverage 4D world volume as a foundational element for video generation. Our model operates in two distinct phases: (i) envisioning the future 4D temporal world volume based on vehicle control sequences, and (ii) generating multi-camera videos, informed by this envisioned 4D temporal world volume and sensor interconnectivity. The incorporation of the 4D world volume empowers WoVoGen not only to generate high-quality street-view videos in response to vehicle control inputs but also to facilitate scene editing tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチカメラストリートビュービデオの生成は、広範囲で多様なデータに対する緊急の要求に対処するため、自動運転データセットの増大に不可欠である。 多様性の限界と照明条件の取り扱いの難しさから、従来のレンダリングベースの手法は拡散ベースの手法に取って代わられつつある。 しかし、拡散法における重要な課題は、生成したセンサデータが世界内一貫性とセンサ間コヒーレンスの両方を維持することである。 これらの課題に対処するため,新たな世界ボリュームを組み合わせ,WoVoGen(World Volume-aware Multi-camera Driving Scene Generator)を提案する。 このシステムは4dワールドボリュームをビデオ生成の基礎要素として利用するよう特別に設計されている。 私たちのモデルは2つの異なるフェーズで動作します。 (i)車両制御系列に基づく将来の4次元時間世界容積を想定すること、及び (ii)この4dテンポラルワールドボリュームとセンサ相互接続性から得られたマルチカメラビデオの生成。 4dワールドボリュームの導入により、wovogenは車両制御入力に応じて高品質なストリートビュービデオを生成するだけでなく、シーン編集作業も容易になる。

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