本文介绍了观测引导扩散概率模型（OGDM）和可控扩散轨迹生成器（CDT）等基于扩散模型的创新方法，旨在提高轨迹预测的准确性和效率。这些模型结合物理约束和行为标记，优化生成过程，适用于自动驾驶等复杂环境，显著提升了样本质量和推理速度。