本研究提出FM-TS框架，旨在解决时间序列生成中的计算复杂性问题，优化生成过程，支持条件和无条件生成，性能优于现有方法。

本文提出了一种基于Transformer的扩散模型（TDDPM），旨在解决时间序列生成模型在移动性数据处理中的挑战。该模型通过新的训练方法和设计，在视频生成和动态场景图生成任务中表现出色，达到了最先进的性能，适用于多种应用场景。

本文介绍了多种基于生成对抗网络（GAN）的时间序列生成模型，如TSGAN和CGAN，强调它们在生成高维度和长时间序列数据方面的优越性能。这些模型在市场风险分析中表现出色，能够有效预测风险因素分布，并提出了一套评估生成时间序列质量的关键绩效指标。

本研究使用多个深度生成方法和两种新方法进行条件多步时间序列生成，并引入关键绩效指标评估生成时间序列质量。研究结果显示HS、GARCH和CWGAN模型表现最佳，未来研究方向正在讨论中。