Awesome-World-Model

项目介绍：Awesome-World-Model

项目概述

Awesome-World-Model 是一个专注于收集与自主驾驶相关的世界模型文献的项目。其目的是汇集和整理在自主驾驶中使用的各种世界模型研究论文。在自动驾驶领域，世界模型的应用非常重要，因为它们能够在当前状态基础上预测未来状态，进而帮助车辆在复杂的道路环境中作出智能决策。

社区贡献

项目欢迎社区贡献者参与，任何人如果发现有遗漏的相关文献，都可以通过提交拉取请求（pull requests）、开启问题（open issues）或通过电子邮件联系项目负责人来贡献和改进这个列表。该项目非常鼓励多样的参与形式，并希望通过集体努力来让这个列表变得更加全面。

参与与支持

如果您发现该库对您有所帮助，请考虑为我们加星（star），并随时与其他研究者和实践者分享这个珍贵的资料列表。

会议与挑战

该项目不仅罗列文献，还关注领域内的最新会议和挑战。在2024年的计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中，有一个名为“预测世界模型”的挑战赛。在该赛中，研究者需要模型从视觉输入中预测未来的点云，验证其预测能力。同时，在2023年的相同会议上，还有另一个挑战涉及使用Argoverse 2传感器数据集进行3D占用预测，目的是在未来3秒内预测世界的时空占用状况。

重要论文与资源

项目汇集了一系列与世界模型相关的关键论文，这些论文涵盖了多种技术主题和应用领域，包括：

世界模型的原始论文：如使用占用网格进行移动机器人感知和导航的工作。
技术博客或视频：如Yann LeCun关于自主机器智能的路径的文章和视频。
综述：如多模态大型语言模型在自动驾驶中的综述，提供了对多模态处理在该领域发展的清晰视图。

近期动态

项目还关注最新的研究进展，例如2024年发布的一系列论文包括增强语义掩码世界模型的样本效率与鲁棒性、用于高保真通用可控驾驶世界模型的Vista等。这些工作展示了世界模型在不断发展的自动驾驶研究中的多种新应用和创新方法。

小结

Awesome-World-Model 项目是一个宝贵的知识库和交流平台，不仅展示了世界模型在自动驾驶领域的多样化应用，还促进了研究者之间的合作和交流。无论是对该领域新人还是资深研究者，项目所涵盖的丰富资源和持续更新能力都使其成为一个不可或缺的研究工具。通过社区的努力，我们期待它在未来的不断成长与完善。