論文の概要: Exploring the Interplay Between Video Generation and World Models in Autonomous Driving: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02914v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 08:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 15:00:10.241296
• Title: Exploring the Interplay Between Video Generation and World Models in Autonomous Driving: A Survey
• Title（参考訳）: 自動運転における映像生成と世界モデルとの相互作用の探索
• Authors: Ao Fu, Yi Zhou, Tao Zhou, Yi Yang, Bojun Gao, Qun Li, Guobin Wu, Ling Shao,
• Abstract要約: 世界モデルとビデオ生成は、自動運転の領域において重要な技術である。 本稿では,この2つの技術の関係について検討する。 映像生成モデルと世界モデルとの相互作用を分析することにより,重要な課題と今後の研究方向性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.39993881402787
• License:
• Abstract: World models and video generation are pivotal technologies in the domain of autonomous driving, each playing a critical role in enhancing the robustness and reliability of autonomous systems. World models, which simulate the dynamics of real-world environments, and video generation models, which produce realistic video sequences, are increasingly being integrated to improve situational awareness and decision-making capabilities in autonomous vehicles. This paper investigates the relationship between these two technologies, focusing on how their structural parallels, particularly in diffusion-based models, contribute to more accurate and coherent simulations of driving scenarios. We examine leading works such as JEPA, Genie, and Sora, which exemplify different approaches to world model design, thereby highlighting the lack of a universally accepted definition of world models. These diverse interpretations underscore the field's evolving understanding of how world models can be optimized for various autonomous driving tasks. Furthermore, this paper discusses the key evaluation metrics employed in this domain, such as Chamfer distance for 3D scene reconstruction and Fr\'echet Inception Distance (FID) for assessing the quality of generated video content. By analyzing the interplay between video generation and world models, this survey identifies critical challenges and future research directions, emphasizing the potential of these technologies to jointly advance the performance of autonomous driving systems. The findings presented in this paper aim to provide a comprehensive understanding of how the integration of video generation and world models can drive innovation in the development of safer and more reliable autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 世界モデルとビデオ生成は、自律運転の領域において重要な技術であり、それぞれが自律システムの堅牢性と信頼性を高める上で重要な役割を果たしている。 現実世界の環境のダイナミクスをシミュレートする世界モデルと、リアルなビデオシーケンスを生成するビデオ生成モデルが、自動運転車の状況認識と意思決定能力を改善するために、ますます統合されつつある。 本稿では,これらの2つの技術間の関係を考察し,その構造的並列性,特に拡散モデルが運転シナリオのより正確で一貫性のあるシミュレーションにどのように貢献するかに着目した。 我々は,世界モデルデザインに対する異なるアプローチを実証するJEPA,Genie,Soraといった先進的な作品について検討し,世界モデルの定義が広く受け入れられていないことを強調する。 これらの多様な解釈は、世界モデルがどのように様々な自律運転タスクに最適化できるかという分野の進化的な理解の基盤となっている。 さらに,3次元シーン再構成のためのチャンファー距離や,生成された映像コンテンツの品質を評価するためのFr'echet Inception Distance(FID)など,この領域で採用されている重要な評価指標についても論じる。 映像生成と世界モデル間の相互作用を解析することにより、これらの技術が自律運転システムの性能を共同で向上する可能性を強調し、重要な課題と今後の研究方向性を明らかにする。 本稿では,より安全で信頼性の高い自動運転車の開発において,映像生成と世界モデルの統合がイノベーションをいかに促進するかを,包括的に理解することを目的としている。

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