GAIA-2是由Wayve公司开发的一款用于自动驾驶的可控多视角视频生成世界模型，能够高效生成高分辨率的多视角视频，并支持对驾驶场景的细粒度控制。
一、主要功能
多视角高分辨率视频生成：GAIA-2能够同时生成5个视角的高分辨率视频（448×960），确保跨摄像头视角的时空一致性。
细粒度条件控制：支持对车辆自身行为（如速度、转向）、环境因素（如天气、时间）、道路配置（如车道数、限速）以及动态交通参与者行为的精确控制。
多种生成模式：支持从零生成、自回归长时预测、时空修复和场景语义编辑等多种生成模式。
地理和场景多样性：覆盖英国、美国和德国等多种地理区域，支持不同光照和天气条件下的场景生成。
高风险场景模拟：能够模拟高风险驾驶场景，如紧急制动、突发障碍物等，帮助开发者在自动驾驶系统部署前发现潜在安全问题。
二、技术原理
视频标记器：将输入视频帧通过时空下采样压缩到紧凑的语义潜在空间，并通过解码器将其解码回像素空间，确保时间一致性。
潜在世界模型：基于时空分解的Transformer架构，通过流匹配训练框架和双模态时间分布策略优化潜在状态的预测稳定性。
条件输入处理：支持多种条件输入，包括自车动作、动态代理状态、场景元数据和外部潜在嵌入，通过自适应层归一化和交叉注意力机制将条件信息融入模型。
三、应用场景
自动驾驶系统训练：为自动驾驶系统提供丰富多样的训练数据，帮助系统在各种复杂环境下进行充分训练。
安全测试与验证：通过模拟高风险场景，对自动驾驶系统的失效保护机制进行严格测试与验证。
多传感器融合训练：为依赖多传感器融合的自动驾驶系统提供理想的训练环境。
四、使用方法
数据准备：准备包含多种驾驶场景的视频数据集，用于模型训练。
模型训练：使用GAIA-2的架构和训练方法，对模型进行训练。
场景生成：通过设置不同的条件参数，生成所需的驾驶场景。
模型验证：将生成的场景用于自动驾驶系统的测试和验证。
五、适用人群
自动驾驶开发者：需要高效、安全、可扩展的解决方案来训练和验证自动驾驶系统。
研究人员：研究自动驾驶技术及相关算法的科研人员。
汽车制造商：希望提升自动驾驶系统安全性和可靠性的汽车制造商。
六、优缺点介绍
优点
高效性：采用先进的模型架构和训练方法，能够高效生成复杂的驾驶场景。
可控性：对关键驾驶因素进行精确控制，确保生成场景的真实性和多样性。
安全性：通过模拟高风险场景，帮助开发者提前发现潜在安全问题。
地理和场景多样性：支持多种地理区域和环境条件，提升模型的适应性。
缺点
计算资源需求高：生成高分辨率多视角视频需要强大的计算资源。
模型复杂度高：复杂的架构和训练方法可能需要较高的技术门槛。
依赖高质量数据：训练数据的质量和多样性直接影响生成场景的质量。
七、分类标签
自动驾驶、视频生成、人工智能、安全验证、模型训练