主要观点总结
本文介绍了Pyramid Discrete Diffusion模型（PDD）在3D大场景生成方面的应用。文章详细阐述了PDD的设计原理、实验过程和主要贡献。通过引入由粗到细的生成策略，解决了高质量3D场景生成的挑战。文章还展示了PDD在无条件生成、条件生成、跨数据集应用以及无限场景生成等方面的实验结果和应用。
关键观点总结
关键观点1: 设计新颖的Pyramid Discrete Diffusion模型，实现由粗到细的策略用于3D户外场景生成。
本文通过设计一个pyramid diffusion模型，实现了用于3D户外场景生成的由粗到细策略。该模型逐步从小规模场景生成高质量的户外场景，解决了由于场景数据复杂性和庞大体积导致的训练挑战。
关键观点2: 广泛的实验证明了PDD模型在现有方法中的优越性。
文章对PDD模型进行了广泛的实验，证明其在现有方法的计算资源可比的情况下生成了更高质量的3D场景。此外，文章引入了新的评估指标，从多个角度评估3D场景生成的质量。
关键观点3: 提出的方法具有更广泛的应用，从合成数据集到真实世界数据的场景生成。
文章提出的方法展示了在合成数据集和真实世界数据场景生成方面的应用。此外，该方法可以扩展以促进无限场景的创建，具有较大的实际应用价值。
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作者 | 自动驾驶Daily 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 ，自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询 原标题：Pyramid Diffusion for Fine 3D Large Scene Generation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.12085 项目链接：https://yuheng.ink/project-page/pyramid-discrete-diffusion/ 代码链接：https://github.com/yuhengliu02/pyramid-discrete-diffusion 作者单位：西南交通大学 利兹大学 香港城市大学 NVIDIA 加利福尼亚大学默塞德分校 延世大学 论文思路： 扩散模型在生成2D图像和小规模3D物体方面表现出了显著的成果。然而，它们在大规模3D场景合成中的应用却很少被探索。这主要是由于3D场景数据，特别是户外场景数据，本身的
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