street_crafter：实时街景视频生成与控制

street_crafter：实时街景视频生成与控制

street_crafter [CVPR 2025] StreetCrafter: Street View Synthesis with Controllable Video Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/street_crafter

项目介绍

street_crafter 是一个基于可控视频扩散模型（Controllable Video Diffusion Models）的开源项目，致力于合成高清的街景视频。通过深度学习技术，该项目可以从有限的真实街景数据中生成连续、自然的街景视频，并允许用户对生成的视频进行一定程度的控制，如改变视角、调整光照等。street_crafter 的出现为虚拟现实、游戏开发以及城市规划等领域提供了新的可能性。

项目技术分析

street_crafter 项目在技术层面上采用了先进的视频扩散模型，结合了 LiDAR 数据和图像处理技术。以下是项目的主要技术构成：

• 视频扩散模型：该模型可以生成连续的视频帧，同时支持条件控制，确保生成的视频内容符合用户的需求。
• LiDAR 数据处理：通过处理来自激光雷达（LiDAR）的点云数据，项目能够生成准确的街景三维结构。
• 图像条件：利用图像空间中的像素级条件，结合参考图像嵌入，优化视频扩散模型，实现可控的视频生成。

项目的核心流程包括：LiDAR 数据与图像的结合，视频扩散模型的优化，以及动态 3D 表示的蒸馏。

项目及技术应用场景

street_crafter 的应用场景丰富，以下是一些主要的应用方向：

• 虚拟现实（VR）：为 VR 应用提供高质量的街景视频，增强用户体验。
• 游戏开发：为游戏创建逼真的城市环境和动态街景，提升游戏的真实感。
• 城市规划：通过生成的街景视频，进行城市设计的模拟与评估。
• 自动驾驶：利用生成的街景进行自动驾驶系统的仿真训练。

此外，该项目还可以用于广告制作、电影特效以及在线教育等多个领域。

项目特点

1. 高度可控性

street_crafter 的一个显著特点是用户可以控制视频生成的过程，包括改变视角、调整光照条件等，使得生成的视频更加符合用户的需求。

2. 强大的生成能力

项目采用了先进的视频扩散模型，能够在有限的输入数据基础上生成高质量、连续自然的街景视频。

3. 易于集成和使用

street_crafter 提供了详细的安装和配置指南，用户可以快速集成到自己的项目中，并根据自己的需求进行定制。

4. 开源共享

作为一个开源项目，street_crafter 鼓励社区参与和贡献，共同推动项目的发展和完善。

总结来说，street_crafter 是一个具有创新性和实用性的开源项目，它不仅展示了深度学习在视频生成领域的潜力，也为相关领域的研究和应用提供了强大的工具。我们强烈推荐关注和尝试使用这个项目，以探索其在各自领域的应用可能性。

street_crafter [CVPR 2025] StreetCrafter: Street View Synthesis with Controllable Video Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/street_crafter