論文の概要: Vista: A Generalizable Driving World Model with High Fidelity and Versatile Controllability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17398v3
• Date: Fri, 19 Jul 2024 13:20:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:08:01.279841
• Title: Vista: A Generalizable Driving World Model with High Fidelity and Versatile Controllability
• Title（参考訳）: Vista: 高い忠実度とVersatile制御性を備えた汎用駆動型世界モデル
• Authors: Shenyuan Gao, Jiazhi Yang, Li Chen, Kashyap Chitta, Yihang Qiu, Andreas Geiger, Jun Zhang, Hongyang Li,
• Abstract要約: 本稿では,高忠実度かつ多目的な制御性を有する一般化可能な運転世界モデルであるVistaを提案する。 本稿では,移動インスタンスと構造情報の学習を促進するために,新たな2つの損失を提案する。 動作制御性には,高レベルな意図から低レベルな操作に至るまで,多種多様な制御が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.47308618500723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: World models can foresee the outcomes of different actions, which is of paramount importance for autonomous driving. Nevertheless, existing driving world models still have limitations in generalization to unseen environments, prediction fidelity of critical details, and action controllability for flexible application. In this paper, we present Vista, a generalizable driving world model with high fidelity and versatile controllability. Based on a systematic diagnosis of existing methods, we introduce several key ingredients to address these limitations. To accurately predict real-world dynamics at high resolution, we propose two novel losses to promote the learning of moving instances and structural information. We also devise an effective latent replacement approach to inject historical frames as priors for coherent long-horizon rollouts. For action controllability, we incorporate a versatile set of controls from high-level intentions (command, goal point) to low-level maneuvers (trajectory, angle, and speed) through an efficient learning strategy. After large-scale training, the capabilities of Vista can seamlessly generalize to different scenarios. Extensive experiments on multiple datasets show that Vista outperforms the most advanced general-purpose video generator in over 70% of comparisons and surpasses the best-performing driving world model by 55% in FID and 27% in FVD. Moreover, for the first time, we utilize the capacity of Vista itself to establish a generalizable reward for real-world action evaluation without accessing the ground truth actions.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルは異なる行動の結果を予測することができ、これは自動運転にとって最重要事項である。 それでも、既存の駆動世界モデルには、目に見えない環境への一般化、重要な詳細の予測精度、フレキシブルなアプリケーションに対するアクション制御性に制限がある。 本稿では,高忠実度かつ多目的な制御性を有する一般化可能な運転世界モデルであるVistaを提案する。 既存の手法の体系的診断に基づいて,これらの制約に対処するための重要な要素をいくつか紹介する。 実世界のダイナミクスを高精度に予測するために,移動インスタンスと構造情報の学習を促進するために,2つの新たな損失を提案する。 また,コヒーレントなロングホライゾンロールアウトの先行として,過去のフレームを注入する有効な潜在代替手法も考案した。 動作制御性には,高レベルな意図(コマンド,ゴールポイント)から低レベルな操作(軌道,角度,速度)まで,効率的な学習戦略を通じて多種多様な制御を組み込む。 大規模なトレーニングの後、Vistaの機能はさまざまなシナリオにシームレスに一般化できる。 複数のデータセットに対する大規模な実験によると、Vistaは比較の70%以上で最も高度な汎用ビデオジェネレータを上回り、FIDでは55%、FVDでは27%を上回っている。 さらに,Vista自体の能力を活用して,現実の行動評価に基礎となる真実の行動にアクセスすることなく,一般化可能な報酬を確立する。

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