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DriveWAM
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DriveWAM模型将视频扩散模型应用于自动驾驶
研究人员开发了DriveWAM，一个用于自动驾驶的新模型，它改编了预训练的视频扩散Transformer。该模型将视频和动作流整合到单个序列中，利用视频生成的时序动态和运动先验。DriveWAM还整合了来自冻结的视觉语言模型的场景理解，并使用选择性记忆来保持长时规划能力。在基准数据集上的实验表明，其规划性能强大，并且随着数据量的增加具有可扩展性。
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新AI框架增强自动驾驶场景生成
研究人员推出多个用于生成逼真且可控驾驶场景的新框架，这对于训练自动驾驶汽车至关重要。DriveWAM将视频扩散Transformer适配到自回归动作策略的创建中，整合了场景理解和记忆以实现长时规划。AnyScene提供了一个统一的以占用为中心的模型，能够从任意BEV布局进行精确控制，并生成时间上一致的多视图视频。DriveGen3D结合了高效视频扩散与3D场景重建，用于高质量、可控的动态场景，支持长驾驶视频和3D表示。此外，还策划了一…