HoloDrive: 由商汤、上海AI Lab等机构联合推出的2D-3D多模态街道场景生成平台

HoloDrive是一种创新科技，它引领着未来的驱动方式。

HoloDrive是由商汤和上海人工智能实验室等机构提出的一种用于自动驾驶的综合2D-3D多模态街道场景生成框架。该框架采用联合生成相机图像和激光雷达点云的方式，填补了自动驾驶中2D-3D多模态联合生成方面的空白。为了实现这一目标，HoloDrive引入了BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块来处理异构生成模型之间的转换，并在2D生成模型中增加了深度预测分支，以消除从图像空间到BEV空间投影时可能产生的歧义。

HoloDrive的核心功能

• 结合相机图像和激光雷达点云进行联合生成HoloDrive解决了自动驾驶中2D-3D多模态联合生成的空白，通过同时生成多视图摄像头图像和激光雷达点云来实现。
• 多模态结构的跨越HoloDrive实现了2D和3D空间的有效对齐和信息交换，通过BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块以及深度预测分支在2D生成模型中。这种方法使得整个模型能够进行端到端的训练。
• 时间的结构与逐步训练HoloDrive采用时间结构和巧妙设计的渐进训练，拓展了该技术，使其能够在单帧生成和视频生成任务中预测未来。
• 出色的性能创造根据在NuScenes数据集上的实验结果显示，HoloDrive在生成多视图摄像头图像和激光雷达点云的单帧和序列数据方面表现出了最佳性能，明显超越了目前最先进的方法（SOTA）。

HoloDrive的技术机制

• BEV转换至相机和相机转换至BEV的模块为了对齐3D和2D空间，我们可以使用BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块在异构生成模型之间进行转换。
• 深度预测分支是一种具有广泛应用前景的技术。通过引入深度预测分支，2D生成模型能够从3D激光雷达中获取自然监督信号，以消除图像空间到BEV空间的投影歧义。
• 时间的结构是我们生活中不可或缺的一部分。它给予了我们对过去、现在和未来的认知和理解。时间可以被看作是一个线性序列，由过去到现在再到未来。然而，时间也可以被视为一个循环往复的周期，如日出日落、四季更替等等。

  无论是线性还是循环，时间都有其独特的特点和影响力。它塑造了我们的记忆，并指导着我们对事物发展变化的观察和理解。通过回顾过去，我们能够从中吸取经验教训，并为未来做出更明智的决策。

  同时，时间也给予了我们珍贵而有限的资源——时光。每个人都只拥有24小时一天，在这段时光里需要平衡工作、学习、休息和娱乐等各种需求与欲望。

  尽管如此，人们对于时间却常常感到束缚与压力。随着社会节奏加快以及信息技术迅速发展，人们感受到了“时间不够用”的困扰。因此，在管理好自己的时间并合理安排任务成为重要课题之一。

  总之，“ 时间结构” 是一个复杂而多样化且具有深远影响力 的概念 ， 它帮助 我们 理解 过去 、 把握 现在 和 规划 未来 。 通过 合理利用 时间 ， 我们 可以 提高 生活 质量 ， 实现 自我价值 。HoloDrive具备时间结构的引入能力，使其能够扩展该技术以进行未来预测，在单帧生成和视频生成任务中得到广泛应用。

• 逐步培训通过结合视频领域的额外多任务学习，我们能够实现训练阶段的平滑过渡，这是基于渐进式训练策略的结果。

HoloDrive的项目所在位置

• arXiv科技论文平台您可以在以下链接中找到文章的完整版本：https://arxiv.org/pdf/2412.01407。

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HoloDrive的使用场景

• 创造逼真的城市街景HoloDrive通过联合生成多视图摄像头图像和激光雷达点云，实现了逼真的街道场景，从而降低了对手动建模的依赖，减少了成本。
• 2D和3D的合作创造HoloDrive采用BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块，以及2D生成模型中的深度预测分支，成功实现了2D和3D空间的有效对齐与信息交流。
• 时间的组织方式和逐步提升的训练方法HoloDrive采用时间结构和巧妙设计的渐进训练，进一步拓展了该技术，使其能够预测未来。