연구진이 자율 주행 데이터 확장을 위한 새로운 패러다임인 CausalDrive를 공개했어요. 이 모델은 기존 비디오 생성 모델의 한계를 극복하고, 순수 행동 기반 예측 모델의 제약도 해결했습니다.
CausalDrive는 초기 프레임, 차량 경로, 거시적 텍스트 프롬프트만으로 작동하며, 모델이 인과적 상호작용을 예측하도록 강제하여 텍스트 기반 Driving Sociology 제어가 가능합니다.
Context-Forced DMD 아키텍처를 통해 12FPS의 실시간 속도를 달성하여, 비디오 생성기를 플레이 가능한 신경 시뮬레이터로 전환했습니다. 이를 통해 충돌 오류를 줄이고, 대규모 RL 훈련 및 실시간 인간-루프 시뮬레이션이 가능해졌습니다.