論文の概要: TopoLiDM: Topology-Aware LiDAR Diffusion Models for Interpretable and Realistic LiDAR Point Cloud Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22454v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 08:02:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.079095
• Title: TopoLiDM: Topology-Aware LiDAR Diffusion Models for Interpretable and Realistic LiDAR Point Cloud Generation
• Title（参考訳）: TopoLiDM: 解釈可能・現実的LiDAR点雲生成のためのトポロジーを考慮したLiDAR拡散モデル
• Authors: Jiuming Liu, Zheng Huang, Mengmeng Liu, Tianchen Deng, Francesco Nex, Hao Cheng, Hesheng Wang,
• Abstract要約: TopoLiDMは、高忠実度LiDAR生成のためのトポロジカル正規化の下で、グラフニューラルネットワークと拡散モデルを統合する新しいフレームワークである。 我々のアプローチはまず、グラフ構造と複数のグラフ畳み込み層によって潜在グラフ表現を抽出するために、位相保存型VAEを訓練する。 KITTI-360データセットの大規模な実験は、最先端の手法よりもTopoLiDMの方が優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.223634903890863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR scene generation is critical for mitigating real-world LiDAR data collection costs and enhancing the robustness of downstream perception tasks in autonomous driving. However, existing methods commonly struggle to capture geometric realism and global topological consistency. Recent LiDAR Diffusion Models (LiDMs) predominantly embed LiDAR points into the latent space for improved generation efficiency, which limits their interpretable ability to model detailed geometric structures and preserve global topological consistency. To address these challenges, we propose TopoLiDM, a novel framework that integrates graph neural networks (GNNs) with diffusion models under topological regularization for high-fidelity LiDAR generation. Our approach first trains a topological-preserving VAE to extract latent graph representations by graph construction and multiple graph convolutional layers. Then we freeze the VAE and generate novel latent topological graphs through the latent diffusion models. We also introduce 0-dimensional persistent homology (PH) constraints, ensuring the generated LiDAR scenes adhere to real-world global topological structures. Extensive experiments on the KITTI-360 dataset demonstrate TopoLiDM's superiority over state-of-the-art methods, achieving improvements of 22.6% lower Frechet Range Image Distance (FRID) and 9.2% lower Minimum Matching Distance (MMD). Notably, our model also enables fast generation speed with an average inference time of 1.68 samples/s, showcasing its scalability for real-world applications. We will release the related codes at https://github.com/IRMVLab/TopoLiDM.
• Abstract（参考訳）: LiDARシーン生成は、現実のLiDARデータ収集コストを軽減し、自動運転における下流認識タスクの堅牢性を高めるために重要である。 しかし、既存の手法は、幾何学的リアリズムと大域的位相的一貫性を捉えるのによく苦労する。 近年のLiDAR拡散モデル(LiDM)は、LiDARの点を潜在空間に埋め込んで生成効率を向上させる。 これらの課題に対処するために,高忠実度LiDAR生成のためのトポロジカル正規化の下でグラフニューラルネットワーク(GNN)と拡散モデルを統合する新しいフレームワークであるTopoLiDMを提案する。 我々のアプローチはまず、グラフ構造と複数のグラフ畳み込み層によって潜在グラフ表現を抽出するために、位相保存型VAEを訓練する。 次に、VAEを凍結し、潜伏拡散モデルを通して新しい潜伏トポロジーグラフを生成する。 また、0次元持続ホモロジー(PH)制約を導入し、生成されたLiDARシーンが現実世界のグローバルなトポロジ構造に忠実であることを保証する。 KITTI-360データセットの大規模な実験では、TopoLiDMが最先端の手法よりも優れていることが示され、22.6%のFrechet Range Image Distance(FRID)、9.2%のMinimum Matching Distance(MMD)が改善された。 特に,本モデルでは,実世界のアプリケーションにおいて,平均1.68サンプル/秒で高速な生成速度を実現する。 関連コードはhttps://github.com/IRMVLab/TopoLiDM.comで公開します。

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