OpenViGA: Video Generation for Automotive Driving Scenes by Streamlining
  and Fine-Tuning Open Source Models with Public Data

Tim Fingscheidt

论文状态：已完成

OpenViGA: Video Generation for Automotive Driving Scenes by Streamlining and Fine-Tuning Open Source Models with Public Data

发表：2025/09/19

开源模型微调 (1)视频生成模型 (4)驾驶场景生成 (2)BDD100K 数据集应用 (1)

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本分析由 AI 生成，可能不完全准确，请以原文为准。

TL;DR 精炼摘要

OpenViGA提出一个开放、可复现的自动驾驶场景视频生成系统。它利用强大开源模型（如VQGAN、LWM）在公开BDD100K数据集上微调，并深入评估分词器、世界模型及视频解码器等核心组件。通过精简接口，系统能预测256x256驾驶场景视频，实现每秒4帧的实时生成，解决了现有闭源系统的透明度与复现性问题。

摘要

Recent successful video generation systems that predict and create realistic automotive driving scenes from short video inputs assign tokenization, future state prediction (world model), and video decoding to dedicated models. These approaches often utilize large models that require significant training resources, offer limited insight into design choices, and lack publicly available code and datasets. In this work, we address these deficiencies and present OpenViGA, an open video generation system for automotive driving scenes. Our contributions are: Unlike several earlier works for video generation, such as GAIA-1, we provide a deep analysis of the three components of our system by separate quantitative and qualitative evaluation: Image tokenizer, world model, video decoder. Second, we purely build upon powerful pre-trained open source models from various domains, which we fine-tune by publicly available automotive data (BDD100K) on GPU hardware at academic scale. Third, we build a coherent video generation system by streamlining interfaces of our components. Fourth, due to public availability of the underlying models and data, we allow full reproducibility. Finally, we also publish our code and models on Github. For an image size of 256x256 at 4 fps we are able to predict realistic driving scene videos frame-by-frame with only one frame of algorithmic latency.

思维导图

论文精读

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1. 论文基本信息 (Bibliographic Information)

标题 (Title): OpenViGA: 通过精简和微调开源模型与公共数据生成自动驾驶场景视频 (OpenViGA: Video Generation for Automotive Driving Scenes by Streamlining and Fine-Tuning Open Source Models with Public Data)
作者 (Authors): Björn Möller, Zhengyang Li, Malte Stelzer, Thomas Graave, Fabian Bettels, Muaaz Ataya, Tim Fingscheidt.
- 隶属机构: 德国布伦瑞克工业大学，通信技术研究所 (Technische Universität Braunschweig, Institute for Communications Technology)。
发表期刊/会议 (Journal/Conference): 本文目前为预印本 (Preprint)，发布于 arXiv。arXiv 是一个广泛用于物理学、数学、计算机科学等领域的学术论文预印本平台，允许研究者在同行评审前分享他们的工作。
发表年份 (Publication Year): 2024 年（根据 arXiv ID 的年份推断，原文链接中的 "2509" 疑似年份占位符或系统错误）。
摘要 (Abstract): 近期成功的自动驾驶视频生成系统通常包含三个专用模型：分词器 (tokenization)、世界模型 (world model) 和视频解码器。这些系统常使用大型模型，需要大量训练资源，且设计选择、代码和数据集不公开。为解决这些问题，本文提出了 OpenViGA，一个用于自动驾驶场景的开放视频生成系统。本文的贡献在于：1) 对系统的三个核心组件（图像分词器、世界模型、视频解码器）进行了独立的深入定量和定性评估；2) 完全基于强大的预训练开源模型，并使用公开的自动驾驶数据集 (BDD100K) 在学术级别的 GPU 硬件上进行微调；3) 通过精简组件接口，构建了一个连贯的视频生成系统；4) 由于模型和数据均公开，实现了完全的可复现性；5) 公开了代码和模型。该系统能够以 4 帧/秒 (fps) 的速率逐帧预测 256x256 分辨率的真实驾驶场景视频，且算法延迟仅为一帧。
原文链接 (Source Link):
- arXiv 链接: https://arxiv.org/abs/2405.15479 (链接中的2509.15479v1为占位符，实际ID为2405.15479)
- PDF 链接: https://arxiv.org/pdf/2405.15479.pdf
- 发布状态: 预印本 (Preprint)。

2. 整体概括 (Executive Summary)

研究背景与动机 (Background & Motivation - Why):
- 核心问题： 现有的先进自动驾驶视频生成模型（如 Wayve 的 GAIA-1）虽然效果惊人，但存在严重的“黑盒”问题。它们通常是闭源的，依赖于大规模的专有数据集和计算资源，并且很少公布其架构细节和设计决策。
- 重要性与挑战 (Gap)： 这种封闭性极大地阻碍了学术界对这类系统的研究、复现和改进。研究人员无法验证其结果，也难以在此基础上进行创新，导致该领域的发展被少数几家大型科技公司主导。这形成了一个明显的研究空白：缺乏一个完全开放、透明且可在学术资源范围内复现的高质量驾驶视频生成基线系统。
- 切入点/创新思路： 本文的思路并非从零开始构建一个庞大的新模型，而是巧妙地利用现有、强大的、不同领域的开源预训练模型，通过“精简 (streamlining)”和“微调 (fine-tuning)”将它们适配并整合到自动驾驶视频生成任务中。这种“站在巨人肩膀上”的策略，使得在有限的公共数据和学术级计算资源下构建一个高性能系统成为可能。
核心贡献/主要发现 (Main Contribution/Findings - What):
- 提出了 OpenViGA 系统： 这是第一个完全开放、可复现的自动驾驶视频生成系统。它由三个核心模块组成：图像分词器 (Image Tokenizer)、世界模型 (World Model) 和视频解码器 (Video Decoder)。
- 基于开源模型和公共数据构建： 该系统完全建立在公开的预训练模型（如 VQGAN 和 LWM）和公共数据集（BDD100K）之上，确保了研究的透明度和可复现性。
- 深入的组件化评估： 与以往工作不同，本文对系统的每个组件都进行了独立的定量和定性分析，为后续研究者提供了宝贵的设计见解和优化方向。
- 公开代码和模型： 作者发布了所有训练和推理代码及微调后的模型权重，极大地促进了社区的进一步研究和发展。
- 证明了方案的可行性： 实验证明，通过精简和微调的策略，可以在学术级别的硬件资源下，成功地将通用模型迁移到特定的自动驾驶领域，并生成高质量、时序连贯的视频。

基础概念 (Foundational Concepts):
- 自编码器 (Autoencoder, AE): 一种无监督神经网络，由编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 组成。编码器将输入数据（如图像）压缩成一个低维的潜在表示 (latent representation)，解码器则尝试从这个潜在表示中重建原始数据。其核心目标是学习数据的高效表示。
- VQGAN (Vector-Quantized Generative Adversarial Network): 一种先进的图像自编码器模型。它的特殊之处在于，在编码器和解码器之间引入了矢量量化 (Vector Quantization) 步骤。编码器输出的连续潜在向量会被映射到码本 (Codebook) 中最接近的离散码向量（即 token）。这使得图像被表示为一系列离散的 token，非常适合后续被类似语言模型的 Transformer 处理。
- 世界模型 (World Model, WM): 一种学习环境动态规律的模型。它能理解世界的表征，并基于当前状态预测未来的状态。在本文中，世界模型是一个基于 Transformer 的大型模型，它在由 VQGAN 生成的 token 序列上进行操作，通过预测下一个 token 来生成未来的视频帧。
- 大型语言模型 (Large Language Models, LLMs): 如 LLaMA-2，是基于 Transformer 架构的深度学习模型，通过在海量文本数据上进行训练，展现出强大的序列建模和预测能力。本文利用 LLM 的这种能力作为世界模型的基础，将其从文本域扩展到视觉 token 域。
- LoRA (Low-Rank Adaptation): 一种参数高效微调 (Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 技术。在微调大型预训练模型时，LoRA 不会更新模型的所有参数，而是在模型的某些层（如线性层）旁边增加一个低秩的“适配器”矩阵。微调时只训练这个小得多的适配器，从而大大减少了计算和存储开销，使得在有限资源下微调数十亿参数的模型成为可能。
前人工作 (Previous Works):
- GAIA-1/GAIA-2: 这是 Wayve 公司提出的驾驶视频生成模型，也是本文的主要对标对象。它们展示了世界模型在生成逼真、长时程驾驶视频方面的巨大潜力。然而，它们是闭源的，使用了专有数据集，且未提供详细的架构信息或定量评估，这正是 OpenViGA 试图解决的核心问题。
- DriveGAN, DriveDreamer, ADriver-I: 这些是其他一些自动驾驶视频生成或仿真模型。它们采用了不同的技术路径，例如 LSTM、扩散模型 (Diffusion Models) 或结合 LLM 进行规划。与它们相比，OpenViGA 遵循了 GAIA-1 的三段式（分词-预测-解码）架构，但强调了其完全开放和可复现的特性。
技术演进 (Technological Evolution): 视频生成技术从早期的基于 GAN 和自回归模型，发展到如今以扩散模型和基于大型 Transformer 的世界模型为主流。特别是世界模型，通过将视频帧token化，巧妙地将视频生成问题转化为了一个类似语言模型的“下一token预测”问题，从而能够利用 LLM 的强大能力来建模复杂的时空动态。
差异化分析 (Differentiation): 与相关工作（特别是 GAIA-1）相比，OpenViGA 的核心差异化和创新点在于其理念和实现路径：
- 开放性 vs. 封闭性： OpenViGA 是完全开放的，而 GAIA-1 等是封闭的。
- 复用与微调 vs. 从零训练： OpenViGA 复用并微调了现有的开源模型，而 GAIA-1 等可能是从零开始训练的大型专有模型。
- 公共数据 vs. 专有数据： OpenViGA 使用公开的 BDD100K 数据集，确保了任何人都可以复现其实验。
- 透明评估 vs. 模糊展示： OpenViGA 提供了详细的组件级定量评估，而 GAIA-1 主要展示定性结果。

4. 方法论 (Methodology - Core Technology & Implementation Details)

OpenViGA 系统遵循一个三阶段的架构：图像分词、世界模型预测和视频解码。

$Figure 1. Proposed video generation system: It consists of an image tokenizer, encoding $T$ input frames $\\mathbf { x } _ { 1 } ^ { T }$ into a latent representation of discrete tokens ${ \\bf z } _ {…$ 该图像是图4所示的世界模型（World Model）微调的示意图。它展示了模型如何使用单个训练样本进行微调。该样本由文本索引序列 $c_1^M$ 和图像标记索引序列 $k_1^{(T+N) \cdot n'}$ 组成。模型将文本和图像标记嵌入后合并，通过多个解码器块、RMS归一化、全连接层和Softmax层，预测出图像块标记索引概率 $\mathbf{P}_{M+1}^{L+1} = (\mathbf{P}_{\ell})$ 。最终，通过计算预测概率与真实图像标记索引之间的交叉熵损失 $J^{\mathrm{CE}}$ 来优化模型。

上图（图4）展示了世界模型的微调流程。

世界模型的微调目标是预测下一个图像 `token` 的索引。它使用标准的**交叉熵损失 (Cross-Entropy Loss)**。
 $J ^ { \mathrm { CE } } = - \frac { 1 } { ( T + N ) \cdot n ^ { \prime } } \sum _ { \nu } \log P ( k _ { \nu } | c _ { 1 } ^ { M } , k _ { 1 } ^ { \nu - 1 } )$ 
*    $k_\nu$ : 第  $\nu$  个位置的真实 `token` 索引。
*    $P(k_\nu | c_1^M, k_1^{\nu-1})$ : 在给定文本提示和之前所有图像 `token` 的条件下，模型预测第  $\nu$  个位置为真实 `token`  $k_\nu$  的概率。
*   训练时使用**教师强制 (teacher forcing)**，即无论模型上一时刻预测出什么，下一时刻的输入总是使用真实的 `token` 索引，这有助于稳定训练。

5. 实验设置 (Experimental Setup)

数据集 (Datasets):
- BDD100K (Berkeley Deep Drive Dataset): 这是目前最大的公开自动驾驶视频数据集之一，包含 10 万个视频片段。
- 规模与特点: 视频在多种天气、光照和道路条件下录制，分辨率为 1280x720，帧率为 30 fps。
- 数据处理: 作者对数据集进行了处理以适应模型需求：
  - 为微调 WM 和 VDEC，他们将训练视频下采样到 4 fps。
  - 为微调 TOK 和 DEC，他们创建了一个包含约 53.8 万张图像的训练子集。
- 选择原因: BDD100K 是公开的、大规模且多样化的，非常适合用于验证在公共数据上微调模型的可行性，符合项目“开放”的核心理念。
评估指标 (Evaluation Metrics):
- PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio, 峰值信噪比):
  1. 概念定义: PSNR 是衡量图像质量的经典指标，它通过计算原始图像与失真（如压缩或重建）图像之间像素值的均方误差 (MSE) 来评估失真程度。PSNR 值越高，表示重建图像与原始图像越接近，失真越小。它是一个纯粹基于像素差异的客观指标。
  2. 数学公式: $\mathrm{PSNR} = 10 \cdot \log_{10} \left( \frac{\mathrm{MAX}_I^2}{\mathrm{MSE}} \right)$
  3. 符号解释:
    - $\mathrm{MAX}_I$ : 图像像素值的最大可能值（对于 8 位灰度图是 255）。
    - $\mathrm{MSE}$ : 原始图像和重建图像之间像素差的均方值。
- SSIM (Structural Similarity Index Measure, 结构相似性指数):
  1. 概念定义: SSIM 是一种衡量两张图像相似度的指标。与 PSNR 不同，SSIM 更符合人类视觉系统的感知特性，它综合考虑了图像的亮度、对比度和结构信息。其取值范围为 [-1, 1]，值越接近 1，表示两张图像在结构上越相似。
  2. 数学公式: $\mathrm{SSIM}(x, y) = \frac{(2\mu_x\mu_y + c_1)(2\sigma_{xy} + c_2)}{(\mu_x^2 + \mu_y^2 + c_1)(\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + c_2)}$
  3. 符号解释:
    - x, y: 两张待比较的图像。
    - $\mu_x, \mu_y$ : 图像 $x$ 和 $y$ 的平均值。
    - $\sigma_x^2, \sigma_y^2$ : 图像 $x$ 和 $y$ 的方差。
    - $\sigma_{xy}$ : 图像 $x$ 和 $y$ 的协方差。
    - $c_1, c_2$ : 避免分母为零的稳定常数。
- MS-SSIM (Multi-Scale SSIM):
  1. 概念定义: MS-SSIM 是 SSIM 的改进版本，它在多个尺度（分辨率）上计算 SSIM，并将其结果加权组合。这使得它对图像的缩放和分辨率变化更加鲁棒，能更全面地评估结构相似性。
- LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity):
  1. 概念定义: LPIPS 是一种基于深度学习的感知相似度度量。它通过计算两张图像在深度神经网络（如 AlexNet, VGG）不同层级激活特征之间的距离来衡量它们的相似度。LPIPS 分数越低，表示两张图像在人类感知上越相似。它被广泛认为比 PSNR 和 SSIM 更能反映人类的主观感受。
- FID (Fréchet Inception Distance):
  1. 概念定义: FID 是评估生成模型（如 GAN）生成图像质量和多样性的黄金标准。它计算真实图像集和生成图像集在 Inception-v3 网络某一特征层输出的特征分布之间的 Fréchet 距离。FID 分数越低，表示生成图像的分布与真实图像的分布越接近，即生成图像质量越高、多样性越好。
- CMMD (CLIP Maximum Mean Discrepancy):
  1. 概念定义: CMMD 是一种利用 CLIP 模型（一个强大的图文预训练模型）来评估生成图像质量的指标。它计算真实图像和生成图像在 CLIP 特征空间中的最大均值差异。与 FID 类似，CMMD 分数越低，表示生成图像的分布与真实图像越接近。
- FVD (Fréchet Video Distance):
  1. 概念定义: FVD 是 FID 在视频领域的扩展，专门用于评估生成视频的质量。它通过一个预训练的 3D 卷积网络提取视频特征，然后计算真实视频集和生成视频集的特征分布之间的 Fréchet 距离。FVD 不仅考虑单帧图像的质量，还考虑了视频的时序连贯性。FVD 分数越低，表示生成的视频在内容、动作和时序上与真实视频越相似。
对比基线 (Baselines): 本文的实验主要围绕内部消融研究 (Ablation Studies) 和超参数分析展开，而非与其他外部模型直接对比（因为缺乏可公平比较的开放基线）。其对比基线包括：
- 未微调模型 (No fine-tuning): 使用原始的、未经 BDD100K 数据微调的 VQGAN 和 LWM 模型作为性能下限。
- 不同损失组合: 通过移除总损失函数中的某个分量（如 $J^{\mathrm{SSL}}$ 、 $J^{\mathrm{G}}$ 等）来验证该分量的有效性。
- 不同超参数设置: 比较不同损失权重、不同 top-k 采样值对最终生成效果的影响。
- 不同组件配置: 对比使用 2D 图像解码器 (DEC) 和 3D 视频解码器 (VDEC) 的最终效果。

6. 实验结果与分析 (Results & Analysis)

核心结果分析 (Core Results Analysis):

图像分词器 (TOK+DEC) 微调 (Table 2 & 3):

Table 2 转录与分析:

损失函数	PSNR ↑	SSIM ↑	MS-SSIM ↑	LPIPS ↓	FID ↓	CMMD ↓
J_total (1), J_D (7)	25.75	0.7630	0.9022	0.1170	5.48	0.074
- J_SSL (1), (5)	26.31	0.7794	0.9140	0.1096	5.79	0.122
- J' of J_rec	25.75	0.7487	0.8943	0.1756	18.64	0.594
- J_L2 of J_rec	23.87	0.7304	0.8713	0.1307	6.10	0.107
- J_G (1), (6)	27.11	0.8041	0.9178	0.1759	17.97	0.393
No fine-tuning	25.08	0.7690	0.9018	0.1207	5.82	0.385

分析: 实验表明，虽然去掉某些损失分量（如 $J^{\mathrm{G}}$ ）可以在 PSNR/SSIM 等像素级指标上获得更高分数，但这会导致感知质量指标（FID, CMMD）急剧恶化。这验证了 GAN 损失和感知损失对于生成视觉上更真实的图像至关重要。完整的 $J^total$ 在感知指标上取得了最好的平衡。

Table 3 转录与分析: 该表探索了感知损失权重 $\lambda'$ 和 GAN 损失权重 $\lambda^G$ 的影响。结果显示，通过调整权重（最终提出使用 $\lambda'=1.0, \lambda^G=1.0$ ），可以在感知指标 LPIPS, FID, CMMD 上获得显著提升，即使会稍微牺牲 PSNR。这说明为了生成模型的最终效果，应优先考虑感知质量。

![Figure 5. Example of a region of interest (RoI) for a transcoded $( \\mathrm { E N C + V Q + D E C } = \\mathrm { T O K + D E C } )$ image from $\\mathcal { D } _ { \\mathrm { B D D i m g } } ^ { \\mathrm…](/files/papers/68f0d782255e9e144ff4155f/images/5.jpg) *该图像是插图，展示了图5中经过编码、矢量量化和解码$ (\mathrm{ENC} + \mathrm{VQ} + \mathrm{DEC} = \mathrm{TOK} + \mathrm{DEC}) $过程后图像的感兴趣区域（RoI）示例。子图 (a) 显示原始驾驶场景图像$ x_t $中标记的RoI，(b) 是该RoI的放大视图。子图 (c) 表示未经特定领域微调的预训练VGAN模型对汽车物体（停放的汽车）的重建效果差，细节模糊。相比之下，子图 (d) 展示了经过论文中提出的微调后，图像质量显著提升，汽车对象的细节得到明显改善。* 上图（图5）直观展示了微调的效果。未经微调的模型 (c) 无法清晰重建路边的汽车，而经过本文提出的方法微调后 (d)，汽车的轮廓和细节都得到了显著改善。 * **世界模型 (WM) 微调 (Table 4 & 5):** * **Table 4 分析:** 在比较不同的 SSL 教师模型时，使用 `DINOv2` 作为教师的模型在最终的视频质量评估 (FVD) 中取得了最低分 (178.97)，证明 `DINOv2` 提供了更高质量的语义监督信号，有助于世界模型学习更好的时序动态。 * **Table 5 分析:** 该表研究了 `top-k` 采样参数对生成视频质量的影响。 * 当$ k=1 $（确定性采样，没有随机性）时，各项指标都很差，说明模型陷入了重复或简单的模式。 * 随着$ k $值的增加，FID 和 FVD 指标持续改善，在$ k=200 $(TOK+WM+DEC) 和$ k=1000 $(OpenViGA) 附近达到最佳。这表明**适度的随机性（创造力）对于生成多样且高质量的视频至关重要**。 * **视频解码器 (VDEC) 评估 (Table 6):** * **Table 6 转录与分析:** | 系统 | k | FID_14 ↓ | CMMD_14 ↓ | FVD_14 ↓ | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | TOK+WM+DEC | 200 | **12.22** | **0.081** | 160.48 | OpenViGA (TOK+WM+VDEC) | 1000 | 13.29 | 0.248 | **132.16** * **分析:** 将逐帧解码的图像解码器 (DEC) 替换为考虑时序上下文的视频解码器 (VDEC) 后，虽然单帧质量指标 FID 有所下降，但**视频质量的核心指标 FVD 得到了显著改善**（从 160.48 降至 132.16）。这强有力地证明了 3D 视频解码器在提升生成视频时序连贯性方面的有效性。 * **消融实验/参数分析 (Ablation Studies / Parameter Analysis):** 本文的实验主体就是一系列详尽的消融实验和参数分析。 * **损失函数消融 (Table 2):** 验证了$ J^total $中每个损失分量的必要性，特别是感知损失和 GAN 损失对于高质量生成的重要性。 * **SSL 教师模型消融 (Table 4):** 证明了 `DINOv2` 是一个比 `DINOv1` 或不用 SSL 更好的教师模型。 * **`top-k` 参数分析 (Table 5):** 揭示了采样策略中的随机性对生成质量的关键影响，并找到了一个较优的$ k$ 值范围。

解码器结构消融 (Table 6): 证明了 3D 视频解码器相比 2D 图像解码器在生成时序连贯视频上的优势。这些分析为后续研究者提供了清晰的指引，展示了系统中每个设计选择的依据。

7. 总结与思考 (Conclusion & Personal Thoughts)

结论总结 (Conclusion Summary): 本文成功地设计并实现了一个名为 OpenViGA 的开放视频生成系统，专门用于自动驾驶场景。通过巧妙地精简、整合和微调现有的开源模型（VQGAN, LWM），并使用公共数据集（BDD100K），该系统实现了高质量的视频生成，同时保证了完全的可复现性。作者通过详尽的组件级评估，验证了其设计选择的合理性，并通过公开发布代码和模型，为学术界提供了一个宝贵的研究平台和基线。
局限性与未来工作 (Limitations & Future Work):
- 解码器质量: 作者坦诚，他们使用的基于 3D CNN 的视频解码器虽然简单有效，但在生成质量上可能不如当前最先进的扩散模型 (Diffusion Models)。未来可以探索将扩散模型集成到解码阶段。
- 时间上下文: 当前的视频解码器只考虑了较短的时间窗口。未来可以扩展其时间上下文，以生成更长、更连贯的视频序列。
- 分辨率与帧率: 作为一个直接的后果，当前系统的输出分辨率 (256x256) 和帧率 (4 fps) 相对较低，距离实际应用还有差距。这主要是受限于所选预训练模型的约束。
个人启发与批判 (Personal Insights & Critique):
- 启发:
  1. “开放科学”的典范： 这篇论文最大的价值在于其对开放科学精神的践行。在 AI 领域日益被大型企业主导的背景下，这项工作证明了学术界依然可以通过巧妙的策略，利用现有资源做出有影响力的贡献。它为社区提供了一个急需的、可信赖的研究工具。
  2. “组合式创新”的力量： OpenViGA 的成功并非源于全新的算法发明，而是对现有成熟技术的巧妙组合、适配和优化。这为资源有限的研究者提供了一个重要的思路：在无法从零构建大模型时，专注于如何更好地利用和改进现有工具，同样可以产生巨大的价值。
  3. 严谨的实验方法： 论文对每个组件和超参数都进行了细致的定量分析，这种严谨的治学态度值得学习。它不仅仅是展示一个“能用”的系统，更是解释了“为什么这样能用”以及“怎样才能更好”。
- 批判与思考:
  1. 性能与实用性的权衡： 虽然开放性是其最大优点，但其性能（分辨率、帧率）与工业界的顶尖模型（如 GAIA-1）可能仍有较大差距。这篇论文更多是提供了一个“学术基线”而非“工业级解决方案”。
  2. 对预训练模型的依赖： 整个系统的性能上限在很大程度上受制于所选用的 VQGAN 和 LWM 模型的原始能力。如果这些基础模型存在某些固有缺陷（例如对特定场景的理解偏差），这些缺陷很可能会被继承并放大。
  3. 未来的可控性： 当前系统主要基于视频输入进行预测。未来的一个重要方向是如何实现更精细的控制，例如通过文本指令、动作指令或驾驶轨迹来控制视频的生成内容，使其成为一个真正可用的驾驶仿真器。

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