本文介绍了多种基于扩散模型的规划方法，以提高离线强化学习的效率和泛化能力。提出的MetaDiffuser和MTDiff模型在任务间生成轨迹表现优异，DiffuserLite框架显著提升决策频率。此外，研究探讨了在动态环境中利用扩散模型进行轨迹预测的有效性，并展示了在多个基准测试中取得的先进性能。