arXiv cs.AI· NVIDIA, :, Jiahui Huang, Jiawei Ren, Michal Tyszkiewicz, Bjoern Haefner, Michael Shelley, Xin Kang, Seung Wook Kim, Ning Xu, Qi Wu, Janick Martinez Esturo, Shengyu Huang, Nick Schneider, Laura Leal-Taixe, Zan Gojcic, Sanja Fidler·· 1 天前AI 评分42
NVIDIA Instant NuRec：面向驾驶场景仿真的前馈 3D 高斯重建
Instant NuRec: Feed-Forward 3D Gaussian Reconstruction for Driving Scene Simulation
AI 导读
NVIDIA 提出 Instant NuRec，一种前馈神经重建模型，单次前向传播即可把短时多视角驾驶日志转成可仿真的 3D Gaussian Splatting 世界。
正文 · AI 翻译
作者：NVIDIA：Jiahui Huang、Jiawei Ren、Michal Tyszkiewicz、Bjoern Haefner、Michael Shelley、Xin Kang、Seung Wook Kim、Ning Xu、Qi Wu、Janick Martinez Esturo、Shengyu Huang、Nick Schneider、Laura Leal-Taixe、Zan Gojcic、Sanja Fidler
摘要：3D 仿真平台对自动驾驶至关重要，因为它们能够实现端到端的策略评估，从而降低开发成本并提升安全性。近年来，神经仿真已成为主流，NuRec 等方法在其中发挥核心作用；然而，这些方法仍然相对较慢，且通常需要针对每个场景进行调优。在本工作中，我们提出 Instant NuRec，一种前馈神经重建模型，可在单次前向传播中将一段短的多视角驾驶日志转换为完全可仿真的 3D 高斯泼溅（3DGS）世界。该模型接受来自已标定相机装置的多视角输入，并输出由静态和动态 3DGS 层、天空立方体贴图以及逐相机 ISP 校正组成的分层结果，同时通过 3DGUT 原生支持非针孔相机模型。它可在约 1.5 秒内重建 10-20 秒的多相机场景，并在 Waymo Open Dataset 上取得比最强评估基线高 2.01 dB 的 PSNR。Instant NuRec 深度集成于 NuRec，并与 AlpaSim 兼容以用于闭环仿真。
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| 主题： | 图形学（cs.GR）；人工智能（cs.AI）；计算机视觉与模式识别（cs.CV） |
| 引用为： | arXiv:2607.14203 [cs.GR] |
| （或 arXiv:2607.14203v2 [cs.GR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.14203 arXiv 颁发的 DOI 经由 DataCite |
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2026年7月15日星期三 17:50:23 UTC（3,469 KB）
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2026年11月11日星期三 00:06:51 UTC（1,991 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org