极佳科技近日发布了名为DriveDreamer4D的全新4D驾驶场景重建框架，该框架利用世界模型的先验知识，显著提升了4D场景重建效果，解决了传统NeRF和3DGS方法在复杂路况下容易“翻车”的难题。DriveDreamer4D通过引入世界模型预测未来可能发生的场景，并结合新轨迹生成模块(NTGM)生成符合交通规则的新轨迹及对应视角视频，有效扩充了训练数据，极大提高了模型的鲁棒性。
传统的4D场景重建方法，主要依赖于NeRF和3DGS两大流派。NeRF利用神经网络将照片渲染成3D模型，而3DGS则用三维高斯函数模拟场景中的物体。但这两种方法都高度依赖训练数据，在处理复杂路况（如变道、加速、减速）时表现不佳。DriveDreamer4D则通过引入世界模型，预测未来可能发生的情况，生成各种复杂路况下的新视角视频数据，相当于为4D场景重建模型提供了“脑补”的训练数据。此外，新轨迹生成模块(NTGM)自动生成各种符合交通规则的新轨迹，并利用世界模型生成对应视角的视频，让模型在各种复杂路况下都能游刃有余。实验结果表明，DriveDreamer4D在处理复杂路况时的重建效果明显优于传统方法，生成的图像保真度更高，且能准确还原车辆和车道线的位置。DriveDreamer4D的出现，有望显著提升自动驾驶研发和测试的效率、安全性和可靠性。
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
DriveDreamer4D框架的出现，为4D场景重建技术带来了革命性的突破，其在自动驾驶领域的应用前景值得期待。虽然目前仍处于研究阶段，但其强大的性能和广阔的应用前景，预示着自动驾驶技术将迈向一个新的高度。