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🚀 快速阅读

1. 数据集概述：DrivingDojo包含18,000个视频片段，涵盖驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。
2. 主要功能：提供交互式世界模型训练、动作指令跟随（AIF）、多样化驾驶操作等功能。
3. 技术原理：基于Stable Video Diffusion等技术，开发从初始帧和动作指令生成视频的模型，并使用FID和FVD等指标评估生成视频的质量。

正文（附运行示例）

DrivingDojo 是什么

DrivingDojo是中国科学院自动化研究所与美团无人车团队合作推出的数据集，旨在训练和研究复杂的自动驾驶交互式世界模型。该数据集包含18,000个视频片段，覆盖了完整的驾驶操作、多智能体交互以及丰富的开放世界驾驶知识，为开发下一代自动驾驶模型提供了坚实的基础。

DrivingDojo定义了动作指令跟随（AIF）基准，用于评估世界模型在执行动作控制的未来预测方面的能力。通过这一基准，研究人员可以更好地理解和优化自动驾驶模型的预测能力。

DrivingDojo 的主要功能

• 交互式世界模型训练：提供一个平台，用于训练理解和模拟复杂驾驶动态的交互式世界模型。
• 动作指令跟随（AIF）：定义AIF基准，评估世界模型在遵循动作指令生成未来预测的能力。
• 多样化驾驶操作：基于DrivingDojo-Action子集，模型学习加速、减速、紧急制动和车道变换等多样化的驾驶操作。
• 多智能体交互：使用DrivingDojo-Interplay子集，模型能理解和预测车辆与其他道路使用者之间的复杂交互。
• 开放世界知识：使用DrivingDojo-Open子集，模型学习处理开放世界中的罕见事件和长尾场景。
• 视频生成与预测：模型基于初始帧和动作指令生成未来的视频，模拟和预测驾驶场景。

DrivingDojo 的技术原理

• 数据收集：使用美团无人车团队的自动驾驶车辆平台收集视频数据。
• 数据策划：从大量收集的数据中精选出包含丰富驾驶操作、多智能体交互和开放世界知识的视频片段。
• 动作编码：将驾驶动作（如加速、制动、转向）编码为模型能理解的格式，方便在视频生成中使用。
• 视频生成模型：基于如Stable Video Diffusion等技术，开发从初始帧和动作指令生成视频的模型。
• 动作指令跟随（AIF）：比较生成视频与输入动作指令的一致性，评估模型的预测准确性。
• 评估指标：使用FID（Frechet Inception Distance）和FVD（Frechet Video Distance）等指标评估生成视频的视觉质量，使用AIF错误评估动作指令的跟随能力。

如何运行 DrivingDojo

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用DrivingDojo进行视频生成：

from diffusers import StableVideoDiffusionPipeline

# 加载模型
model = StableVideoDiffusionPipeline.from_pretrained("Yuqi1997/DrivingDojo")

# 生成视频
video = model.generate_video(initial_frame, action_sequence)

# 保存生成的视频
video.save("generated_video.mp4")

代码解释

1. 加载模型：使用StableVideoDiffusionPipeline从HuggingFace加载预训练的DrivingDojo模型。
2. 生成视频：通过generate_video方法，基于初始帧和动作序列生成未来的驾驶场景视频。
3. 保存视频：将生成的视频保存为generated_video.mp4文件。

资源

• 项目官网：https://drivingdojo.github.io
• GitHub 仓库：https://github.com/Robertwyq/Drivingdojo
• HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/datasets/Yuqi1997/DrivingDojo
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.10738

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