Towards Realistic Scene Generation with LiDAR Diffusion Models

作者: Haoxi Ran, Vitor Guizilini, Yue Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-03-31 (更新: 2024-04-18)

备注: CVPR 2024. Project link: https://lidar-diffusion.github.io

💡 一句话要点

提出LiDAR扩散模型以解决LiDAR场景生成的挑战

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: LiDAR生成 扩散模型 三维几何 模式真实感 自动驾驶 机器人导航 城市建模

📋 核心要点

现有的扩散模型在LiDAR场景生成中难以保持三维几何特征，导致生成效果不佳。
提出LiDAR扩散模型（LiDMs），通过几何先验和潜在空间设计来提升LiDAR场景的真实感。
在64束场景中实现了竞争性性能，并在条件生成上达到最先进水平，效率提升显著。

📝 摘要（中文）

扩散模型在照片级真实图像合成方面表现出色，但其在LiDAR场景生成中的适应性面临重大挑战。这主要是因为在点空间中操作的扩散模型难以保持LiDAR场景的曲线模式和三维几何形状，消耗了其表示能力。本文提出了LiDAR扩散模型（LiDMs），旨在从一个专门捕捉LiDAR场景真实感的潜在空间生成LiDAR真实场景，通过将几何先验融入学习流程。我们的方法针对模式真实感、几何真实感和物体真实感三个主要目标，具体包括曲线压缩、点坐标监督和补丁编码。通过这三项核心设计，我们的方法在无条件LiDAR生成方面取得了竞争性表现，并在条件LiDAR生成上达到了最先进水平，同时与基于点的扩散模型相比，效率提高了107倍。此外，通过将LiDAR场景压缩到潜在空间，我们实现了对不同条件（如语义图、相机视角和文本提示）的可控性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决扩散模型在LiDAR场景生成中无法有效保持曲线模式和三维几何形状的问题。现有方法在点空间操作时，难以充分利用LiDAR数据的几何特性，导致生成效果不理想。

核心思路：提出LiDAR扩散模型（LiDMs），通过引入几何先验和潜在空间设计，增强模型对LiDAR场景真实感的捕捉能力。具体而言，采用曲线压缩、点坐标监督和补丁编码等技术，以实现模式、几何和物体的真实感。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：曲线压缩模块用于模拟真实的LiDAR模式，点坐标监督模块用于学习场景几何，补丁编码模块则提供完整的三维物体上下文。这些模块协同工作，提升生成效果。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了曲线压缩和点坐标监督机制，使得模型能够更好地捕捉LiDAR场景的几何特征，与传统的点基扩散模型相比，显著提升了生成质量和效率。

关键设计：在参数设置上，采用了针对曲线和几何特征的特定损失函数，并设计了适合LiDAR数据的网络结构，以确保模型在学习过程中能够有效捕捉到三维信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LiDAR扩散模型在无条件生成任务中表现出竞争力，在条件生成任务中达到了最先进水平。与传统的点基扩散模型相比，效率提升高达107倍，显示出该方法在生成速度和质量上的显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和城市建模等。通过生成高质量的LiDAR场景，能够为这些领域提供更为真实的环境模拟，进而提升系统的决策能力和安全性。未来，该技术有望在虚拟现实和增强现实等新兴领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Diffusion models (DMs) excel in photo-realistic image synthesis, but their adaptation to LiDAR scene generation poses a substantial hurdle. This is primarily because DMs operating in the point space struggle to preserve the curve-like patterns and 3D geometry of LiDAR scenes, which consumes much of their representation power. In this paper, we propose LiDAR Diffusion Models (LiDMs) to generate LiDAR-realistic scenes from a latent space tailored to capture the realism of LiDAR scenes by incorporating geometric priors into the learning pipeline. Our method targets three major desiderata: pattern realism, geometry realism, and object realism. Specifically, we introduce curve-wise compression to simulate real-world LiDAR patterns, point-wise coordinate supervision to learn scene geometry, and patch-wise encoding for a full 3D object context. With these three core designs, our method achieves competitive performance on unconditional LiDAR generation in 64-beam scenario and state of the art on conditional LiDAR generation, while maintaining high efficiency compared to point-based DMs (up to 107$\times$ faster). Furthermore, by compressing LiDAR scenes into a latent space, we enable the controllability of DMs with various conditions such as semantic maps, camera views, and text prompts.