論文の概要: MagicDrive3D: Controllable 3D Generation for Any-View Rendering in Street Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14475v1
• Date: Thu, 23 May 2024 12:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 15:24:46.851003
• Title: MagicDrive3D: Controllable 3D Generation for Any-View Rendering in Street Scenes
• Title（参考訳）: MagicDrive3D:ストリートシーンにおける任意のビューレンダリングのためのコントロール可能な3D生成
• Authors: Ruiyuan Gao, Kai Chen, Zhihao Li, Lanqing Hong, Zhenguo Li, Qiang Xu,
• Abstract要約: 制御可能な3Dストリートシーン生成のための新しいパイプラインであるMagicDrive3Dを紹介する。 生成モデルをトレーニングする前に再構築する従来の方法とは異なり、MagicDrive3Dはまずビデオ生成モデルをトレーニングし、生成したデータから再構成する。 以上の結果から, 自律運転シミュレーションなどにおけるトランスフォーメーションの可能性を示すとともに, フレームワークの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.02827211293736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While controllable generative models for images and videos have achieved remarkable success, high-quality models for 3D scenes, particularly in unbounded scenarios like autonomous driving, remain underdeveloped due to high data acquisition costs. In this paper, we introduce MagicDrive3D, a novel pipeline for controllable 3D street scene generation that supports multi-condition control, including BEV maps, 3D objects, and text descriptions. Unlike previous methods that reconstruct before training the generative models, MagicDrive3D first trains a video generation model and then reconstructs from the generated data. This innovative approach enables easily controllable generation and static scene acquisition, resulting in high-quality scene reconstruction. To address the minor errors in generated content, we propose deformable Gaussian splatting with monocular depth initialization and appearance modeling to manage exposure discrepancies across viewpoints. Validated on the nuScenes dataset, MagicDrive3D generates diverse, high-quality 3D driving scenes that support any-view rendering and enhance downstream tasks like BEV segmentation. Our results demonstrate the framework's superior performance, showcasing its transformative potential for autonomous driving simulation and beyond.
• Abstract（参考訳）: 画像やビデオの制御可能な生成モデルは非常に成功したが、3Dシーンの高品質なモデル、特に自動運転のような非有界なシナリオでは、高いデータ取得コストのために未開発のままである。 本稿では,BEVマップ,3Dオブジェクト,テキスト記述を含む多条件制御をサポートする,制御可能な3Dストリートシーン生成のための新しいパイプラインであるMagicDrive3Dを紹介する。 生成モデルをトレーニングする前に再構築する従来の方法とは異なり、MagicDrive3Dはまずビデオ生成モデルをトレーニングし、生成したデータから再構成する。 この革新的なアプローチは、容易に制御可能な生成と静的なシーン取得を可能にし、高品質なシーン再構築を実現する。 生成したコンテンツの小さな誤りに対処するため,一眼深度初期化と外観モデルを用いた変形可能なガウススプラッティングを提案し,視点間の露光差を管理する。 nuScenesデータセットで検証されたMagicDrive3Dは、あらゆるビューレンダリングをサポートし、BEVセグメンテーションのような下流タスクを強化する、多様な高品質な3Dドライブシーンを生成する。 本研究の結果は, 自律運転シミュレーション等の変貌可能性を示すとともに, 優れた性能を示すものである。

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