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Panacea+: 自主驾驶的全景可控视频生成
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Delphi，一种基于扩散的长视频生成方法，通过共享噪声建模和特征对齐模块提高空间和时间一致性。实验证明Delphi在驾驶规划中生成更高质量的长视频，提升了自动驾驶模型的规划性能25%。
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关键要点
- Delphi是一种基于扩散的长视频生成方法，旨在解决自动驾驶中的数据稀缺问题。
- 现有方法在提高感知模型方面有效，但未能提升端到端自动驾驶模型的规划性能。
- Delphi通过共享噪声建模机制提高空间一致性，并引入特征对齐模块实现时间一致性。
- Delphi最多可生成40帧的视频，保持一致性，是现有方法的5倍。
- 通过构建失败案例驱动框架，Delphi能够生成类似失败案例的新数据，提高样本效率。
- 实验证明Delphi在驾驶规划中生成更高质量的长视频，超越现有最先进的方法。
- Delphi仅使用训练数据集的4％，即可将自动驾驶模型的规划性能提升25％。
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