本文介绍了一种名为可控扩散轨迹生成器（CDT）的新模型，用于复杂交通环境中的轨迹预测。该模型结合地图信息和社交交互，利用行为标记确保轨迹多样性。实验结果表明，CDT在城市环境中生成的轨迹符合场景要求，并探讨了基于扩散模型的多智能体轨迹预测和视频生成方法，展示了其在自动驾驶等应用中的有效性。

本文研究了自动驾驶中的轨迹预测问题，提出了可控扩散轨迹生成器（CDT），通过结合地图信息和社交互动，提升了复杂环境中的轨迹预测准确性。CDT在多个基准测试中表现优异，展示了其在自动驾驶领域的应用潜力。

本文研究了动态环境中道路用户轨迹预测的重要性，提出了一种名为可控扩散轨迹生成器（CDT）的新框架，结合地图信息和社交交互，利用扩散模型进行高效预测。实验结果表明，CDT在复杂城市环境中表现优异，能够生成多样且符合场景要求的轨迹。