論文の概要: DrivePTS: A Progressive Learning Framework with Textual and Structural Enhancement for Driving Scene Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22549v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 02:42:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.4923
• Title: DrivePTS: A Progressive Learning Framework with Textual and Structural Enhancement for Driving Scene Generation
• Title（参考訳）: DrivePTS: 運転シーン生成のためのテキスト・構造強化型プログレッシブラーニングフレームワーク
• Authors: Zhechao Wang, Yiming Zeng, Lufan Ma, Zeqing Fu, Chen Bai, Ziyao Lin, Cheng Lu,
• Abstract要約: 現在の手法は条件付きシーン生成のための幾何学的条件として高精細(HD)マップと3次元境界ボックスを集約する。 これらの手法は意味的側面と構造的側面の両方において不十分な詳細に悩まされている。 本稿では,3つの重要なイノベーションを取り入れたDrivePTSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.8362637812626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesis of diverse driving scenes serves as a crucial data augmentation technique for validating the robustness and generalizability of autonomous driving systems. Current methods aggregate high-definition (HD) maps and 3D bounding boxes as geometric conditions in diffusion models for conditional scene generation. However, implicit inter-condition dependency causes generation failures when control conditions change independently. Additionally, these methods suffer from insufficient details in both semantic and structural aspects. Specifically, brief and view-invariant captions restrict semantic contexts, resulting in weak background modeling. Meanwhile, the standard denoising loss with uniform spatial weighting neglects foreground structural details, causing visual distortions and blurriness. To address these challenges, we propose DrivePTS, which incorporates three key innovations. Firstly, our framework adopts a progressive learning strategy to mitigate inter-dependency between geometric conditions, reinforced by an explicit mutual information constraint. Secondly, a Vision-Language Model is utilized to generate multi-view hierarchical descriptions across six semantic aspects, providing fine-grained textual guidance. Thirdly, a frequency-guided structure loss is introduced to strengthen the model's sensitivity to high-frequency elements, improving foreground structural fidelity. Extensive experiments demonstrate that our DrivePTS achieves state-of-the-art fidelity and controllability in generating diverse driving scenes. Notably, DrivePTS successfully generates rare scenes where prior methods fail, highlighting its strong generalization ability.
• Abstract（参考訳）: 多様な運転シーンの合成は、自律運転システムの堅牢性と一般化性を検証するための重要なデータ拡張技術として機能する。 現在の手法は、条件付きシーン生成のための拡散モデルにおける幾何学的条件として、ハイデフィニション(HD)マップと3次元境界ボックスを集約する。 しかし、暗黙的な条件間の依存関係は、制御条件が独立に変化すると、発生不良を引き起こす。 さらに、これらの手法は意味的側面と構造的側面の両方において不十分な詳細に悩まされている。 具体的には、簡潔でビュー不変なキャプションはセマンティックコンテキストを制限し、弱い背景モデリングをもたらす。 一方、均一な空間重み付けによる標準的な騒音損失は、前景の構造的詳細を無視し、視覚的歪みとぼやけを引き起こす。 これらの課題に対処するために,3つの重要なイノベーションを取り入れたDrivePTSを提案する。 まず,我々のフレームワークは,明示的な相互情報制約によって強化された幾何学的条件間の相互依存を軽減するために,漸進的な学習戦略を採用する。 第2に、視覚言語モデルを用いて、6つの意味的側面にまたがる多視点階層的記述を生成し、きめ細かいテキストガイダンスを提供する。 第三に、高周波数要素に対するモデルの感度を高めるために周波数誘導構造損失を導入し、前景構造忠実度を向上させる。 大規模な実験により、DrivePTSは様々な運転シーンを生成する上で、最先端の忠実さと制御性を実現することが実証された。 特に、DrivePTSは、前のメソッドが失敗する稀なシーンをうまく生成し、その強力な一般化能力を強調している。

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