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PerlDiff: 使用透视布局扩散模型实现可控街景合成
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
介绍了BEVControl的两阶段生成方法，提升感知模型性能，支持手绘风格输入。使用多级评估协议比较生成质量。实验证明BEVControl在前景分割上有显著提升，使用BEVControl生成图像训练感知模型可提高NDS分数。
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关键要点
- 使用合成图像提升感知模型性能是计算机视觉中的研究挑战。
- 在多视角摄像头的自动驾驶系统中，长尾场景的收集困难。
- 提出了BEVControl的两阶段生成方法，能够生成准确的前景和背景内容。
- BEVControl支持手绘风格输入，增加了人类编辑的灵活性。
- 提出了全面的多级评估协议，以公平比较生成质量。
- 实验表明，BEVControl在前景分割mIoU上显著提升，从5.89提高到26.80。
- 使用BEVControl生成的图像训练感知模型，平均NDS分数提高了1.29。
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