Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generating Multimodal Driving Scenes via Next-Scene Prediction

論文の概要: Generating Multimodal Driving Scenes via Next-Scene Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14945v2
Date: Wed, 26 Mar 2025 13:45:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-27 12:47:10.347946
Title: Generating Multimodal Driving Scenes via Next-Scene Prediction
Title（参考訳）: 次世代予測によるマルチモーダル運転シーンの生成
Authors: Yanhao Wu, Haoyang Zhang, Tianwei Lin, Lichao Huang, Shujie Luo, Rui Wu, Congpei Qiu, Wei Ke, Tong Zhang,
Abstract要約: 自律運転(AD)における生成モデルは、多様なシーン生成を可能にするが、既存の方法は、限られた範囲のモダリティをキャプチャすることで不足する。本稿では,4つの主要なデータモダリティを組み込んだマルチモーダル生成フレームワークを提案する。我々のフレームワークは、拡張シーケンス上で複雑で現実的な運転シーンを効果的に生成し、マルチモーダル整合性を確保し、シーン要素のきめ細かい制御を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.84840824118813
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative models in Autonomous Driving (AD) enable diverse scene creation, yet existing methods fall short by only capturing a limited range of modalities, restricting the capability of generating controllable scenes for comprehensive evaluation of AD systems. In this paper, we introduce a multimodal generation framework that incorporates four major data modalities, including a novel addition of map modality. With tokenized modalities, our scene sequence generation framework autoregressively predicts each scene while managing computational demands through a two-stage approach. The Temporal AutoRegressive (TAR) component captures inter-frame dynamics for each modality while the Ordered AutoRegressive (OAR) component aligns modalities within each scene by sequentially predicting tokens in a fixed order. To maintain coherence between map and ego-action modalities, we introduce the Action-aware Map Alignment (AMA) module, which applies a transformation based on the ego-action to maintain coherence between these modalities. Our framework effectively generates complex, realistic driving scenes over extended sequences, ensuring multimodal consistency and offering fine-grained control over scene elements. Project page: https://yanhaowu.github.io/UMGen/
Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)における生成モデルは、多様なシーン生成を可能にするが、既存の手法は、限られた範囲のモダリティをキャプチャすることで不足し、ADシステムの総合的な評価のために制御可能なシーンを生成する能力を制限する。本稿では,4つの主要なデータモダリティを組み込んだマルチモーダル生成フレームワークを提案する。トークン化されたモダリティにより、シーンシーケンス生成フレームワークは、2段階のアプローチで計算要求を管理しながら各シーンを自動回帰予測する。テンポラルオートレグレッシブ(TAR)コンポーネントは各モダリティのフレーム間ダイナミクスをキャプチャし、オーダードオートレグレシブ(OAR)コンポーネントは固定順序でトークンを逐次予測することで各シーン内のモダリティを調整する。地図とエゴアクションのコヒーレンスを維持するために,これらのモダリティ間のコヒーレンスを維持するために,エゴアクションに基づく変換を適用した行動認識マップアライメント(AMA)モジュールを導入する。我々のフレームワークは、拡張シーケンス上で複雑で現実的な運転シーンを効果的に生成し、マルチモーダル整合性を確保し、シーン要素のきめ細かい制御を提供する。プロジェクトページ: https://yanhaowu.github.io/UMGen/

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