SG-LDM: Semantic-Guided LiDAR Generation via Latent-Aligned Diffusion

📄 arXiv: 2506.23606v1 📥 PDF

作者: Zhengkang Xiang, Zizhao Li, Amir Khodabandeh, Kourosh Khoshelham

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-30

💡 一句话要点

提出SG-LDM以解决激光雷达点云生成问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 激光雷达生成 生成模型 深度学习 语义引导 数据增强 领域适应 点云合成

📋 核心要点

  1. 现有激光雷达点云生成方法主要集中于无条件生成，缺乏对实际应用的关注，导致生成数据的多样性和实用性不足。
  2. SG-LDM通过潜在对齐实现语义到激光雷达的合成，直接在激光雷达空间中操作，并利用显式的语义条件来提高生成质量。
  3. 实验结果显示，SG-LDM在生成高保真激光雷达点云方面超越了现有模型，且其翻译框架在下游任务中显著提升了数据增强效果。

📝 摘要（中文）

激光雷达点云合成基于生成模型为深度学习管道提供了有前景的解决方案，尤其在真实数据稀缺或缺乏多样性时。通过灵活的物体操作，这种合成方法可以显著丰富训练数据集并增强判别模型。然而，现有方法主要集中于无条件的激光雷达点云生成，忽视了其在实际应用中的潜力。本文提出了SG-LDM，一个语义引导的激光雷达扩散模型，通过潜在对齐实现稳健的语义到激光雷达的合成。SG-LDM直接在原生激光雷达空间中操作，并利用显式的语义条件，实现了基于语义标签生成高保真激光雷达点云的最先进性能。此外，我们提出了基于SG-LDM的首个扩散式激光雷达翻译框架，作为领域适应策略以增强下游感知性能。系统实验表明，SG-LDM显著优于现有的激光雷达扩散模型，而所提的激光雷达翻译框架进一步提升了下游激光雷达分割任务的数据增强性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的激光雷达点云生成方法主要集中于无条件生成，未能有效利用语义信息，导致生成的点云在多样性和应用性上存在不足。

核心思路：SG-LDM通过潜在对齐的方式，将语义信息与激光雷达点云生成过程结合，旨在实现更高质量的点云合成，增强生成的实用性和多样性。

技术框架：SG-LDM的整体架构包括语义条件输入模块、潜在空间对齐模块和激光雷达点云生成模块。首先，输入的语义标签通过潜在对齐处理，然后生成高保真的激光雷达点云。

关键创新：SG-LDM的最大创新在于其语义引导的扩散生成机制，能够在激光雷达空间中直接操作，并通过潜在对齐提升生成的准确性和质量，与传统方法相比具有显著优势。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡生成质量和语义一致性，同时在网络结构上引入了多层次的潜在对齐机制，以确保生成的点云与输入的语义标签高度一致。

📊 实验亮点

实验结果表明，SG-LDM在激光雷达点云生成任务中显著优于现有的扩散模型，具体表现为生成点云的保真度提升了XX%，并且在下游激光雷达分割任务中，数据增强效果提升了YY%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和环境建模等。通过生成高质量的激光雷达点云，SG-LDM能够为训练深度学习模型提供丰富的数据支持，提升模型在实际应用中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Lidar point cloud synthesis based on generative models offers a promising solution to augment deep learning pipelines, particularly when real-world data is scarce or lacks diversity. By enabling flexible object manipulation, this synthesis approach can significantly enrich training datasets and enhance discriminative models. However, existing methods focus on unconditional lidar point cloud generation, overlooking their potential for real-world applications. In this paper, we propose SG-LDM, a Semantic-Guided Lidar Diffusion Model that employs latent alignment to enable robust semantic-to-lidar synthesis. By directly operating in the native lidar space and leveraging explicit semantic conditioning, SG-LDM achieves state-of-the-art performance in generating high-fidelity lidar point clouds guided by semantic labels. Moreover, we propose the first diffusion-based lidar translation framework based on SG-LDM, which enables cross-domain translation as a domain adaptation strategy to enhance downstream perception performance. Systematic experiments demonstrate that SG-LDM significantly outperforms existing lidar diffusion models and the proposed lidar translation framework further improves data augmentation performance in the downstream lidar segmentation task.