扩散模型在自动驾驶领域的应用 - 扩散模型凭借多模态建模能力，能从复杂数据分布中生成多样性强、符合物理约束的结果，为自动驾驶系统提供新解决方案 [2] - 在自动驾驶领域可显著提升数据多样性、增强感知系统鲁棒性，并有效辅助决策模块处理各类不确定性 [3] - 已成为自动驾驶基础模型重要一环，包括提升三维占用预测精度、驾驶场景精准图像翻译、车辆轨迹预测等核心功能 [3][4] 关键技术突破 - 双条件时间扩散模型(DcTDM)通过引导帧转换结合双条件增强时间一致性，生成长达40秒的连贯驾驶视频，性能优于其他模型25%以上 [3] - DriveSceneDDM数据集包含文本场景描述、密集深度图和坎尼边缘数据，为长时间驾驶视频生成提供全面支持 [3] - 扩散模型在三维占用预测中显著优于传统方法，尤其在处理遮挡或低可见度区域表现突出 [4] 多模态数据生成 - 扩散模型有效解决自然驾驶数据集多样性不足问题，为自动驾驶验证提供高质量合成数据 [4] - 可控生成技术对解决3D数据标注挑战尤为重要，未来将探索视频生成进一步提升数据质量 [4] - 条件扩散模型应用于驾驶场景精准图像翻译，帮助系统更好理解和适应各种道路环境 [4] 感知与决策优化 - 稳定扩散模型可高效完成车辆轨迹预测任务，生成高精度运动轨迹预测结果 [4] - DiffusionDrive框架利用扩散模型对多模态动作分布的建模能力，实现端到端自动驾驶创新应用 [4] - 通过多模态锚点和截断扩散机制处理驾驶决策中的不确定性 [4] 行业研究进展 - 东北大学提出的DcTDM模型在ICRA2025中稿，展示扩散模型在长时间驾驶视频生成的突破 [3][5] - 香港科技大学等机构提出LD-Scene框架，融合大语言模型与潜在扩散模型实现用户可控对抗性场景生成 [9] - 西安交通大学团队开发DualDiff模型，在FID分数上达到最先进水平，BEV分割任务性能显著提升 [15][18]