LiDARCrafter

从 LiDAR 序列直接生成动态 4D 世界，让机器看懂时空变化

LiDARCrafter 是一个基于 LiDAR 序列的动态 4D 世界建模框架，由 AAAI 2026 Oral 论文提出。它解决的是从稀疏、无序的 LiDAR 点云序列中重建连续、可交互的 4D 动态场景的问题，核心能力包括：将 LiDAR 点云编码为隐式神经场，学习场景的几何与运动表征；通过时间条件扩散模型生成连续帧，填补 LiDAR 扫描间的时空间隙；支持新视角合成、未来帧预测和场景编辑。项目提供完整的训练与推理代码，基于 PyTorch 实现，适合自动驾驶、机器人导航和 AR/VR 等需要动态环境理解的场景。其创新点在于直接处理 LiDAR 原始数据，无需依赖相机图像，从而在弱光或恶劣天气下仍能保持鲁棒性。