La La LiDAR: 大规模布局生成
计算机视觉与模式识别
2025-08-06 v1 机器人学
摘要
可控的真实 LiDAR 场景生成对于自动驾驶和机器人等应用至关重要。虽然最近的扩散-based 模型在 LiDAR 生成方面实现了高保真度，但缺乏对前景对象和空间关系的显式控制，限制了其在情景模拟和安全验证中的实用性。为此，我们提出了 Large-scale Layout-guided LiDAR generation model（“La La LiDAR”），一种新型以布局为导向的生成框架，引入语义增强的场景图扩散（semantic-enhanced scene graph diffusion），结合关系感知的上下文条件（relation-aware contextual conditioning），实现结构化的 LiDAR 布局生成，随后进行前景感知控制注入以完成场景生成。这使得可自定义的对象放置成为可能，同时确保空间和语义一致性。为支持我们的结构化 LiDAR 生成，我们引入了 Waymo-SG 和 nuScenes-SG 两个大规模 LiDAR 场景图数据集，以及用于布局合成的新评估指标。广泛的实验表明，La La LiDAR 在 LiDAR 生成和下游感知任务中实现了最先进的性能，建立了可控 3D 场景生成的新基准。
引用
@article{arxiv.2508.03691,
title = {La La LiDAR: Large-Scale Layout Generation from LiDAR Data},
author = {Youquan Liu and Lingdong Kong and Weidong Yang and Xin Li and Ao Liang and Runnan Chen and Ben Fei and Tongliang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03691},
year = {2025}
}
备注
Preprint; 10 pages, 6 figures, 7 tables