点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 1.RealADSim Workshop 简介 自动驾驶算法的测试面临成本高昂与安全隐患等诸多挑战，这使得高保真度仿真技术成为推动自动驾驶系 统发展的关键。传统驾驶仿真器虽支持闭环评估，但其生成场景与真实世界存在显著的风格差异；而离线 采集的驾驶数据集虽能保持真实风格，却难以实现闭环测试。 新视角合成（NVS）技术的出现为这一领域带来了突破性可能——它能够基于真实世界数据直接构建闭环 驾驶仿真环境，从而为自动驾驶算法在动态交互场景中的评估开辟了一条极具潜力的新途径。 尽管NVS仿真前景广阔，但其实际应用仍需解决两大核心问题： 本次研讨会将围绕这两个关键问题展开深入探讨。 2.挑战任务 针对上述问题，本次workshop设置有两个赛道 外插视角新视点合成赛道 本赛道将重点探讨"外插视角渲染保真度"这一核心问题。 2. 克服了传统静态数据集无法模拟动态交互的固有缺陷； 渲染保真度：渲染场景能否达到足够的真实感？ 驾驶性能：自动驾驶算法在闭环仿真环境中的性能如何？ 3. 为在接近真实条件的复杂场景中进行算法基准测试 ...

比如编码器容量有限，难以处理密集的多视角输入。 而 ZPressor ，一种即插即用的轻量级模块——可以无缝集成到现有的前馈3DGS模型中，增强模型密集视角扩展性和性能。 在36个输入视图下提升4.65dB，推理时间减少70%，显存占用减少80%，并拓展可输入的视图数目到接近500个。 ZIP Lab和Monash团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等前沿应用领域，新视角合成 （Novel View Synthesis，NVS） 正扮演着越来越关键的角色。3D高 斯泼溅 （3D Gaussian Splatting，3DGS） 凭借其革命性的实时渲染能力和卓越的视觉质量，迅速成为NVS领域备受关注的技术方案。 现有的前馈3D高斯泼溅 （Feed-Forward 3D Gaussian Splatting，3DGS） 模型，虽然在实时渲染和高效生成3D场景方面取得了显著进 展，但仍存在一些关键缺陷。 信息过载：前馈3DGS的"甜蜜负担" 深入分析现有前馈3DGS模型的架构，可以发现其核心症结在于编码器容量的有限性。 当输入视图变得密集时，编码器难以有效处理随之而来的 ...