PulseAugur
中
实时 05:47:32
English(EN) MM-TRELLIS: Point-Cloud Guided Multi-Modal 3D Vehicle Generation in Autonomous Driving

MM-TRELLIS 使用多模态传感器数据生成3D车辆 · 已追踪2个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了MM-TRELLIS，一种从自动驾驶数据生成逼真3D车辆模型的新方法。该方法将多视图图像和LiDAR点云集成到原生3D生成模型中，解决了先前方法在处理真实世界数据时遇到的困难或生成低质量网格的局限性。MM-TRELLIS利用LiDAR点云实现几何精度和跨视图一致性，并采用具有3D高斯溅射的体素过滤策略来优化网格。在Waymo数据集上的实验表明，在生成高保真3D车辆方面表现优越。 AI

影响 这项研究可以提高自动驾驶模拟合成数据的真实性和效率。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍3D车辆生成新方法的学术论文。

在 arXiv cs.CV 阅读 →

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →

MM-TRELLIS 使用多模态传感器数据生成3D车辆 · 已追踪2个来源

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Hongli Xiao, Youjian Zhang, Yucai Bai, Chaoyue Wang, Yaohui Jin, Xiaoguang Ren, Wenjing Yang, Long Lan ·

    MM-TRELLIS: Point-Cloud Guided Multi-Modal 3D Vehicle Generation in Autonomous Driving

    arXiv:2606.24301v1 Announce Type: new Abstract: Recovering realistic 3D vehicle models from autonomous driving scenes is crucial for synthesizing training data and building simulation environment. However, most existing vehicle generation methods fail to fully exploit multimodal …

  2. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Long Lan ·

    MM-TRELLIS: Point-Cloud Guided Multi-Modal 3D Vehicle Generation in Autonomous Driving

    Recovering realistic 3D vehicle models from autonomous driving scenes is crucial for synthesizing training data and building simulation environment. However, most existing vehicle generation methods fail to fully exploit multimodal sensors i.e. multi-view images and LiDAR point c…

相关实体

相关话题