ICLR 2025 Spotlight | 讓城市「動」起來！DynamicCity突破4D大場景生成技術(shù)邊界

DynamicCity實現(xiàn)了高效、可控且高質(zhì)量的4D場景生成。

原標(biāo)題：ICLR 2025 Spotlight | 讓城市「動」起來！DynamicCity突破4D大場景生成技術(shù)邊界
文章來源：機器之心
內(nèi)容字數(shù)：9105字

DynamicCity: 高效高質(zhì)量的4D動態(tài)場景生成模型

機器之心AIxiv專欄報道了上海人工智能實驗室、梅隆大學(xué)、新加坡國立大學(xué)和新加坡南洋理工大學(xué)團隊提出的DynamicCity，一個面向4D場景生成的突破性框架。該工作已被ICLR 2025接收為Spotlight論文，項目主頁和代碼已公開。

1. 現(xiàn)有技術(shù)瓶頸與DynamicCity的突破

現(xiàn)有的3D大型場景生成技術(shù)，例如SemCity、PDD和XCube，雖然能夠生成復(fù)雜且稀疏的三維環(huán)境，但都局限于靜態(tài)單幀的生成，無法捕捉真實世界中交通流、行人等動態(tài)要素的時空演化規(guī)律。DynamicCity通過4D到2D的特征降維，首次實現(xiàn)了高質(zhì)量、高效的4D場景建模，在生成質(zhì)量、訓(xùn)練速度和內(nèi)存消耗上取得了顯著進展，成功突破了靜態(tài)場景生成的限制。

2. DynamicCity的核心思想與技術(shù)

DynamicCity的核心思想是通過在潛空間顯式建模場景的空間布局與動態(tài)變化，并借助擴散模型直接生成高質(zhì)量的動態(tài)場景。具體方法分為兩步：

1. 基于HexPlane表征的VAE：利用變分自編碼器（VAE）將復(fù)雜的4D場景壓縮為緊湊的2D HexPlane特征表示。 這其中，投影模塊(Projection Module)將4D點云序列壓縮為六個2D特征平面，Expansion & Squeeze Strategy (ESS)則在提升重建精度的同時降低內(nèi)存消耗。

2. 在重組HexPlane上訓(xùn)練的擴散模型：利用Padded Rollout Operation (PRO)將HexPlane特征重組為適配Diffusion Transformer (DiT)框架的特征圖，最大程度保留結(jié)構(gòu)化信息，幫助DiT更好地學(xué)習(xí)潛空間并生成場景的空間結(jié)構(gòu)與動態(tài)演化。

3. DynamicCity的主要貢獻

DynamicCity的主要貢獻包括：

1. 時空特征壓縮：高效的HexPlane投影模塊和ESS策略，顯著提升了重建精度并降低內(nèi)存消耗。

2. 特征重組：PRO操作有效地保留了HexPlane的結(jié)構(gòu)化信息，提高了DiT的學(xué)習(xí)效率。

3. 可控生成：支持軌跡引導(dǎo)生成、指令驅(qū)動生成、4D場景修改、布局條件生成等多種可控生成方式。

4. 可控生成與應(yīng)用

DynamicCity通過Classifier-Free Guidance (CFG)和AdaLN-Zero技術(shù)，支持HexPlane續(xù)生成、布局控制生成、車輛軌跡控制、自車控制以及4D場景修改等多種應(yīng)用，為自動駕駛等領(lǐng)域提供了強大的工具。

5. 結(jié)論

DynamicCity通過巧妙的特征降維和擴散模型的結(jié)合，實現(xiàn)了高效、可控且高質(zhì)量的4D動態(tài)場景生成，為未來虛擬世界構(gòu)建和智能系統(tǒng)訓(xùn)練提供了新的可能性。其創(chuàng)新性體現(xiàn)在高效的4D場景表示、強大的可控性以及在多個自動駕駛相關(guān)任務(wù)中的應(yīng)用潛力。

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