論文の概要: LiDARDraft: Generating LiDAR Point Cloud from Versatile Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20105v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 07:03:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.778329
• Title: LiDARDraft: Generating LiDAR Point Cloud from Versatile Inputs
• Title（参考訳）: LiDARraft:Versatile入力からLiDARポイントクラウドを生成する
• Authors: Haiyun Wei, Fan Lu, Yunwei Zhu, Zehan Zheng, Weiyi Xue, Lin Shao, Xudong Zhang, Ya Wu, Rong Fu, Guang Chen,
• Abstract要約: 我々は,現実的で多様なLiDAR点雲を生成するためにLiDARDraftを提案する。 3Dレイアウトは、様々なユーザー入力から自明に生成できる。 我々は、レンジマップベースのコントロールネットを使用して、LiDARポイントクラウド生成をガイドします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.062937048950946
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating realistic and diverse LiDAR point clouds is crucial for autonomous driving simulation. Although previous methods achieve LiDAR point cloud generation from user inputs, they struggle to attain high-quality results while enabling versatile controllability, due to the imbalance between the complex distribution of LiDAR point clouds and the simple control signals. To address the limitation, we propose LiDARDraft, which utilizes the 3D layout to build a bridge between versatile conditional signals and LiDAR point clouds. The 3D layout can be trivially generated from various user inputs such as textual descriptions and images. Specifically, we represent text, images, and point clouds as unified 3D layouts, which are further transformed into semantic and depth control signals. Then, we employ a rangemap-based ControlNet to guide LiDAR point cloud generation. This pixel-level alignment approach demonstrates excellent performance in controllable LiDAR point clouds generation, enabling "simulation from scratch", allowing self-driving environments to be created from arbitrary textual descriptions, images and sketches.
• Abstract（参考訳）: 現実的で多様なLiDAR点雲の生成は、自律運転シミュレーションに不可欠である。 従来の方法はユーザ入力からLiDARポイントクラウドを生成するが、LiDARポイントクラウドの複雑な分布と単純な制御信号の不均衡のため、汎用性を確保しつつ高品質な結果を得るのに苦慮している。 この制限に対処するため、3次元レイアウトを用いて多目的条件信号とLiDAR点雲の間の橋梁を構築するLiDARDraftを提案する。 3Dレイアウトは、テキスト記述や画像など、さまざまなユーザ入力から自明に生成することができる。 具体的には、テキスト、画像、点雲を統一された3次元レイアウトとして表現し、セマンティックおよび深度制御信号に変換する。 次に、レンジマップベースのコントロールネットを用いて、LiDARポイントクラウド生成をガイドする。 このピクセルレベルのアライメントアプローチは、制御可能なLiDARポイントクラウドの生成において優れたパフォーマンスを示し、"スクラッチからのシミュレーション"を可能にし、任意のテキスト記述、画像、スケッチから自動運転環境を作成することができる。

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