HoloDrive – 商汤联合上海AI Lab等机构推出的2D-3D多模态街道场景生成框架

HoloDrive是商汤科技与上海人工智能实验室等机构联合开发的一种创新框架，专为自动驾驶领域设计，旨在生成综合的2D-3D多模态街道场景。该框架能够同时生成相机图像和激光雷达点云，填补了自动驾驶技术中2D与3D多模态联合生成的关键空白。

HoloDrive是什么

HoloDrive是一个为自动驾驶而设计的全新2D-3D多模态街道场景生成框架，由商汤科技和上海人工智能实验室等机构共同提出。该框架的独特之处在于其能够同时生成来自多个视角的摄像机图像和激光雷达点云，有效填补了自动驾驶技术中2D和3D多模态联合生成的不足。HoloDrive通过采用BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块，实现了异构生成模型之间的高效协作，同时在2D生成模型中引入深度预测分支，消除从图像空间到BEV空间的投影歧义。

HoloDrive的主要功能

• 联合生成相机图像与激光雷达点云：HoloDrive能够同时生成多视角的摄像机图像与激光雷达点云，填补了自动驾驶领域在2D与3D多模态联合生成上的空白。
• 跨模态结构：通过BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块，以及在2D生成模型中引入的深度预测分支，HoloDrive实现了2D与3D空间的有效对齐与信息交换，支持端到端训练。
• 时间结构与渐进训练：HoloDrive通过引入时间结构和精心设计的渐进训练策略，扩展了其能力，以便在单帧生成和视频生成任务中预测未来。
• 高性能生成：在NuScenes数据集上的实验结果显示，HoloDrive在生成多视角摄像机图像和激光雷达点云的单帧及序列数据方面表现优异，显著超越现有最先进的方法（SOTA）。

HoloDrive的技术原理

• BEV-to-Camera 和 Camera-to-BEV 转换模块：通过这两个转换模块，HoloDrive在异构生成模型之间实现了3D与2D空间的对齐。
• 深度预测分支：在2D生成模型中引入深度预测分支，利用来自3D激光雷达的自然监督，有效消除从图像空间到BEV空间的投影歧义。
• 时间结构：HoloDrive通过加入时间结构，能够扩展该方法以进行未来预测，适合于单帧与视频生成任务。
• 渐进训练：该框架采用渐进式训练策略，结合视频领域的多任务学习，实现训练阶段的平滑过渡。

HoloDrive的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.01407

HoloDrive的应用场景

• 生成逼真的街道场景：HoloDrive能够联合生成多视角摄像机图像和激光雷达点云，创建逼真的街道场景，从而减少对现实世界昂贵的手动建模需求。
• 2D-3D 联合生成：通过BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块，以及在2D生成模型中的深度预测分支，HoloDrive实现了2D与3D空间的有效对齐与信息交换。
• 时间结构和渐进训练：HoloDrive通过引入时间结构和精心设计的渐进训练，扩展了其能力，以便进行未来预测。

常见问题

• HoloDrive的主要用途是什么？ HoloDrive主要用于生成自动驾驶所需的逼真多模态街道场景，提升自动驾驶系统的环境感知能力。
• HoloDrive如何提高生成的准确性？ 通过BEV-to-Camera和Camera-to-BEV转换模块的结合，以及深度预测分支的引入，HoloDrive能够消除投影歧义，从而提高生成的准确性。
• HoloDrive支持哪些数据集？ HoloDrive在NuScenes等多个数据集上进行了验证，展现了其优越的生成性能。