# DynamicCity – 上海 AI Lab 推出的4D动态场景生成框架

- Link: https://paooo.com/aigc-news/21756/
- Published: 2026-06-09T04:01:41+08:00
- Author: 站外新闻

## DynamicCity是什么

DynamicCity 是上海AI Lab推出的大规模动态场景生成的4D生成框架。DynamicCity 专注于
生成具有语义信息的动态 LiDAR 场景，能处理大规模空间（80×80×6.4 m³）和长序列（最多
128 帧）的数据。DynamicCity基于 VAE 模型将 4D 场景编码为紧凑的 HexPlane 表示，用
基于扩散模型（DiT）的生成器重建动态场景。DynamicCity 框架支持多种应用，如轨迹引导、
指令驱动生成和动态场景修复。DynamicCity 在 CarlaSC 和 Occ3D-Waymo 数据集上表现出色，
显著优于现有方法，展现了在高质量动态场景生成中的强大能力，为自动驾驶和机器人技术
提供了有力支持。

阅读目录

 * [DynamicCity是什么](https://paooo.com/aigc-news/21756/#dynamiccity%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [DynamicCity的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/21756/#dynamiccity%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [DynamicCity的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/21756/#dynamiccity%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [DynamicCity的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/21756/#dynamiccity%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [DynamicCity的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/21756/#dynamiccity%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![DynamicCity](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/06/DynamicCity-website-
1.avif)

## DynamicCity的主要功能

 * **高质量 4D 场景生成**：生成大规模、高质量的动态 LiDAR 场景，捕捉真实世界环境
   中动态变化的时空演变。支持长达 128 帧的长序列生成，能模拟复杂的动态环境。
 * **多样化下游应用**：
    - **轨迹引导生成**：基于输入特定的轨迹，控制场景中对象的运动。
    - **指令驱动生成**：基于指令（如“左转”、“右转”、“前进”）控制自车或场景的运动。
    - **动态场景修复（Inpainting）**：对部分缺失或损坏的场景进行修复，生成完整的
      动态场景。
    - **布局条件生成**：基于鸟瞰图布局控制车辆和其他对象的放置。

## DynamicCity的技术原理

 * **VAE 模型**：
    - **编码阶段**：将 4D LiDAR 场景编码为紧凑的 HexPlane 表示。基于 3D 卷积神经
      网络提取特征，用 Projection Module 将 4D 特征压缩为六个 2D 特征图。提升 HexPlane
      的拟合质量（最高提升 12.56% 的 mIoU）。
    - **解码阶段**：基于 Expansion & Squeeze Strategy (ESS) 并行解码 HexPlane，重建
      3D 特征体积。相比逐点查询的方法，ESS 提升了拟合质量（最高提升 7.05% 的 mIoU），
      加快了训练速度（最高提升 2.06 倍）减少了内存使用（最高减少 70.84%）。
 * **DiT 模型**：
    - **HexPlane 生成**：基于编码后的 HexPlane，DiT 模型用于生成新的 HexPlane，实现
      4D LiDAR 场景的生成。为使 HexPlane 适用于 DiT 生成，提出 Padded Rollout Operation(
      PRO)，将六个特征平面重新组织为一个方形 2D 特征图，高效地建模了特征序列中的
      空间和时间关系。
    - **条件生成**：DiT 支持基于条件注入（如轨迹、指令、布局等）实现多样化的 4D 
      场景生成应用。 Classifier-Free Guidance (CFG)，模型在训练时同时学习条件生成
      和无条件生成，在生成过程中实现更精细的控制。

## DynamicCity的项目地址

 * **项目官网**：[https://dynamic-city.github.io/](https://dynamic-city.github.io/?utm_source=ai-bot.cn)
 * **GitHub仓库**：[https://github.com/3DTopia/DynamicCity](https://github.com/3DTopia/DynamicCity)
 * **arXiv技术论文**：[https://arxiv.org/pdf/2410.18084](https://arxiv.org/pdf/2410.18084)

## DynamicCity的应用场景

 * **自动驾驶仿真**：生成复杂动态场景，用于自动驾驶算法的开发和测试，提升系统安全
   性。
 * **虚拟现实**：创建逼真的虚拟环境，支持 VR 和 AR 应用，如虚拟驾驶和城市规划展示。
 * **机器人导航**：模拟三维动态环境，帮助机器人进行路径规划和障碍物检测，增强适应
   性。
 * **交通流量分析**：建模和分析交通流量，预测拥堵，优化交通信号和道路规划。
 * **智能城市规划**：生成城市级动态场景，辅助评估城市布局和公共设施规划。