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论文提出目标

为训练端到端驾驶模型特别是NVS提供数据增强手段。

现有方法特点

• 主流的都是基于微调的Stable Diffusion模型
• 多视角图像生成视为带有相邻视角一致性约束的二维合成任务
• 只能一定程度的保证空间一致性
• 依赖于图像空间中视角相关的交叉注意力机制来隐式建模3D结构，缺乏统一的结构化表征
• 难以支持任意相机位姿的新视角合成，也无法直接基于3D布局进行可控生成
• 3D bbox的二维投影导致深度丢失，不同物体的投影在图像空间中overlap，引入遮挡歧义
• 生成模型必须同时学习生成跨视角空间一致的图像
• 夸视角具有歧义的二维条件对齐很难，训练过程复杂且几何基础薄弱

BEV-VAE的特点

• 统一3D场景表征的多视角图像生成
• 编码阶段显式构建空间对齐的BEV潜在空间
• BEV空间中直接实现基于扩散模型的生成方案
• 跨视角对齐实现高保真重建
• BEV潜在空间支持通过操控相机位姿实现新视角合成，支持任意相机位姿进行NVS
• 允许基于3D物体布局（如改变物体数量、位置或类别）的可控生成
• 生成全部7V 环视图像的方法，证明了鲁棒性和实用性

实现思路与框架

图1：多视角图像生成两种范式的对比。(a) 图像潜在空间生成依赖3D物体的2D投影指导图像合成，通过跨视角注意力机制强制实现空间一致性；(b) BEV潜在空间生成以3D OCC为条件产生统一表征，从中解码出所有视角，天然保持空间一致性，并可通过调整相机位姿实现新视角合成。

链接

GitHub - Czm369/bev-vae: BEV-VAE: Multi-view Image Generation with Spatial Consistency for Autonomous Driving