自动驾驶之星第二次线上活动内容整理---自动驾驶街景数据生成和世界模型

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点 击 下 方 卡 片 ， 关 注 “ 自 动 驾 驶 之 星 ” 这 里 有 一 群 奋 斗 在 自 动 驾 驶 量 产 第 一 线 的 小 伙 伴 等 你 加 入 活动内容概述 本次活动我们 主要讨论了自动驾驶接近数据的生成和世界模型的技术实现。目标是生成用于街景的环视感知数据，提升感知性能。为了实现这一目标，需要结合前置大模型基础能力，如以文生图或control条件生成新画面，并考虑一致性优化。目前生成的数据仍以画面为主，不能解耦出单独元素。此外，还需要实现更精细的三维几何控制和街景视图外观一致性。会议还介绍了一种基于多视角连续性和跨帧连续性的生成方法，以及一种以动作为条件预测的模型。最后，讨论了如何将word model与规划相结合，以满足不同文本描述环境状态和驾驶行为动作等限制条件。 生成式数据扩充和重建式数据扩充的区别 视频1:生 ………………………………