极佳科技近日发布了DriveDreamer4D框架，旨在利用世界模型提升4D驾驶场景重建效果。传统方法如NeRF和3DGS依赖大量训练数据，在处理复杂路况时表现欠佳。 DriveDreamer4D则通过引入世界模型和新轨迹生成模块（NTGM），生成更多样化的训练数据，显着提升了4D场景重建的精度和鲁棒性，为自动驾驶研发带来了新的突破。
近日，极佳科技提出了一种名为DriveDreamer4D 的全新框架，旨在利用世界模型的先验知识来提升4D 驾驶场景的重建效果。
传统的4D 场景重建方法，主要依赖于NeRF 和3DGS 这两大流派。 NeRF 就好比一个超级画家，它能用神经网络，把一堆照片渲染成一个3D 模型。而3DGS 则是用一堆三维高斯函数，来模拟场景中的各种物体。
但这两种方法都有个致命弱点:太依赖训练数据了!就好比，你只见过直线行驶的汽车，突然来个漂移过弯，你就懵逼了。所以，在面对复杂路况，比如变道、加速、减速的时候，它们就容易翻车。
为了解决这个问题，极佳科技这次祭出了一个大杀器——DriveDreamer4D。这玩意儿，简单来说，就是给4D 场景重建加了个AI 外挂——世界模型。
世界模型，你可以理解成一个AI 大脑，它能根据已有的数据，预测未来可能发生的情况。 DriveDreamer4D 就是利用世界模型，来生成各种复杂路况下的新视角视频数据，相当于给4D 场景重建模型喂了“脑补”的训练数据，让它见多识广，不再翻车。
更牛逼的是，DriveDreamer4D 还专门设计了一个新轨迹生成模块（NTGM）。这玩意儿，能自动生成各种符合交通规则的新轨迹，比如变道、加速、减速等等，然后用世界模型生成对应视角的视频，相当于给4D 场景重建模型请了个“陪练”，让它在各种复杂路况下都能游刃有余。
实验结果也证明了DriveDreamer4D 的实力。在处理复杂路况时，它的重建效果明显优于传统方法，生成图像的保真度更高，而且还能准确地还原车辆和车道线的位置。
总而言之，DriveDreamer4D 的出现，就像是在4D 场景重建领域扔了一颗核弹，直接炸开了技术的天花板。有了它，自动驾驶的研发和测试，将会更加高效、安全和可靠。
当然，DriveDreamer4D 目前还处于研究阶段，未来还有很多可以改进的地方。但我相信，随着技术的不断发展，它将会越来越强大，最终成为自动驾驶领域不可或缺的一部分。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.13571
项目主页:https://drivedreamer4d.github.io/
代码地址:https://github.com/GigaAI-research/DriveDreamer4D
Downcodes小编认为，DriveDreamer4D的出现，标志着4D场景重建技术迈向了新的里程碑，其在自动驾驶等领域的应用前景广阔，值得持续关注和期待。未来，随着技术的不断成熟，相信DriveDreamer4D将会发挥更大的作用。