谷歌&斯坦福高调喊话：自动驾驶公司将《节省数亿资金》，轻松实现“大规模街景生成”！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “   在自动驾驶任务中，经常需要收集大量的街景数据来微调模型与解决一些Cornercase问题。 然而收集大量的街景数据是一个很有挑战性的问题，它不仅需要花费高昂的资源，而且需要大量的人力与物力。 随着仿真技术的成熟，很多公司开始利用仿真场景来生成街景数据，然而仿真效果并不尽人意！今天，小编来给大家推荐一个由斯坦福 & 谷歌提出的Streetscapes算法。 它是 一种通过动态合成的城市尺度场景生成街景长序列视频的方法。 整个生成过程受到语言输入（如城市名称、天气）以及承载所需轨迹的底层地图/布局的制约。 与近期的视频生成或3D视图合成模型相比，该方法可以扩展到更远的摄像机轨迹，可以跨越几个街区，同时保持视觉质量和一致性。 ” 项目主页 ………………………………