近年来，自动驾驶领域取得了显著进展，主要归功于人工智能（AI）和机器学习技术的进步。传统方法通常孤立地处理驾驶场景的特定方面，例如地图生成或运动预测。然而，由于驾驶环境中各种实体间互动的复杂性，将此类组件整合至一个统一的框架中仍面临着挑战。不过，通过 ...

为了解决上述问题，研究人员们推出了新型蒸馏框架ScoreLiDAR，专为基于扩散模型的激光雷达场景补全而设计。ScoreLiDAR通过将蒸馏框架引入训练过程，用一个预训练的教师扩散模型训练一个精简的学生模型，以及结合结构损失提升几何精度，极大地加快了场景补全的速度，同时保持了卓越的场景质量，而且通过广泛的实验得到了验证。