在四维占用生成任务的基于扩散的世界模型中,使用OccSora模型生成的token,经过32帧的训练,作为生成实验的输入。在图6中展示了从10,000到1,200,000步的跨训练迭代的可视化结果。这些视觉结果表明,随着训练迭代次数的增加,OccSora模型的精度不断提高,显示出连贯场景的生成。 图6 精确场景的逐步生成可视化
OccSora是一个基于扩散的4D占用生成模型，旨在模拟自动驾驶世界模型，实现了对驾驶场景时空分布的深刻理解。以下是关于OccSora的详细解答：一、模型概述 OccSora模型通过四维场景标记器获得四维占用输入的时空表示，并实现长序列占用视频的高质量重建。该模型学习时空表示的扩散转换器，能够根据轨迹提示生成4D占用...
文章提出的4D占用生成模型OccSora成功模拟了自动驾驶世界模型的进展，实现了对驾驶场景时空分布的深入理解。未来研究将探索更精细的4D占用世界模型，以实现闭环设置下端到端的自动驾驶。尽管模型展示了显著的性能，但在体素数据粒度限制和运动对象细节不一致方面仍有局限性。参考文献 [1] OccSora: 4D Occupan...
自动驾驶决策模拟器问世?OccSora:4D占用生成模型颠覆行业!#Transformer#自动驾驶#4D生成#OccSora#人工智能 #黑科技 #科技 #编程 #自动驾驶 #计算机视觉 #AI - 3D视觉工坊于20240717发布在抖音,已经收获了2.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
OccSora作为自动驾驶领域的4D占用世界模型,可以在不需要任何3D边界框、地图或历史信息输入的情况下,更深入地理解自动驾驶场景与车辆轨迹之间的关系。它可以构建一个遵循物理定律的长时间序列世界模型。 (1)实现细节 (2)4D占用重建 压缩和重建四维占用是学习图像生成所需的潜在时空相关性和特征的必要条件。与传统的视频...
OccSora作为自动驾驶领域的4D占用世界模型,可以在不需要任何3D边界框、地图或历史信息输入的情况下,更深入地理解自动驾驶场景与车辆轨迹之间的关系。它可以构建一个遵循物理定律的长时间序列世界模型。 (1)实现细节 (2)4D占用重建 压缩和重建四维占用是学习图像生成所需的潜在时空相关性和特征的必要条件。与传统的视频...