Diverse Yet Consistent: Context-Guided Diffusion with Energy-Based Joint Refinement for Multi-Agent Motion Prediction
作者: Lei Chu, Yuhuan Zhao
分类: cs.CV
发布日期: 2026-05-21
备注: MEIS-- CVPR
💡 一句话要点
提出基于能量联合优化的上下文引导扩散模型，用于解决多智能体运动预测中多样性与一致性难题。
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体运动预测 扩散模型 能量模型 上下文引导 联合轨迹优化
📋 核心要点
- 现有运动预测方法难以在多智能体场景下同时保证预测的多样性和交互一致性。
- 利用扩散模型，通过上下文引导机制增强预测的多样性，并使用基于能量的模型优化联合轨迹分布。
- 在多个数据集上，该方法在边缘指标和联合指标上均优于现有方法，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
深度生成模型在人类运动预测中展现出潜力，能够捕捉多模态分布并表示多样化的人类行为。然而，生成既多样又在交互智能体之间保持联合一致性的预测仍然具有挑战性。此外，现有方法主要使用单智能体（边缘）指标进行评估，未能充分反映多智能体交互的联合动态。我们提出了一种基于扩散的框架，通过利用历史轨迹中的丰富上下文信息来改进多智能体运动预测。通过引导机制融入这些信息，以增强预测运动的多样性和表达性。为了进一步加强交互一致性，我们引入了一种基于能量的公式，用于优化联合轨迹分布，同时保持个体轨迹的合理性。在四个基准数据集上的大量实验表明，我们的方法始终优于现有方法。值得注意的是，我们的方法在ETH/UCY上显著提高了边缘（ADE/FDE）和联合（JADE/JFDE）指标，超越了强大的边缘基线。与之前的联合预测方法相比，它在保持有竞争力的联合性能的同时，在边缘指标方面实现了显著提升。
🔬 方法详解
问题定义：多智能体运动预测旨在预测多个交互智能体未来的运动轨迹。现有方法的痛点在于，难以同时保证预测轨迹的多样性（覆盖多种可能的未来）和交互一致性（智能体之间的行为符合物理和社会规则）。许多方法侧重于优化边缘指标（单个智能体的预测精度），而忽略了联合指标（整体场景的合理性）。
核心思路：本论文的核心思路是利用扩散模型生成多样化的轨迹，并通过上下文信息引导生成过程，使其更符合场景的语义。此外，引入基于能量的模型来对生成的联合轨迹进行优化，从而提高交互一致性。这样既能保证个体轨迹的合理性，又能确保整体场景的协调性。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 上下文引导的扩散模型：利用历史轨迹信息作为上下文，引导扩散模型的生成过程，从而生成多样化的候选轨迹。2) 基于能量的联合优化：使用能量函数评估联合轨迹的合理性，并利用梯度下降等方法优化轨迹，使其能量值最小化，从而提高交互一致性。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将上下文引导的扩散模型与基于能量的联合优化相结合。扩散模型负责生成多样性，而能量模型负责保证一致性。这种结合克服了传统方法难以同时兼顾多样性和一致性的问题。此外，使用上下文信息引导扩散过程也是一个重要的创新点，可以有效提高生成轨迹的质量。
关键设计：上下文引导模块使用注意力机制融合历史轨迹信息。能量函数的设计需要考虑多种因素，例如智能体之间的距离、速度、碰撞风险等。优化过程可以使用梯度下降或变分推断等方法。扩散模型的具体参数设置（例如噪声schedule、采样步数）需要根据具体数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在ETH/UCY数据集上，该方法在边缘指标（ADE/FDE）和联合指标（JADE/JFDE）上均取得了显著提升，超越了强大的边缘基线。与之前的联合预测方法相比，该方法在保持有竞争力的联合性能的同时，在边缘指标方面实现了显著提升。例如，在某个数据集上，JADE指标提升了X%，ADE指标提升了Y%。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、人群行为分析等领域。在自动驾驶中，准确预测其他车辆和行人的运动轨迹对于安全决策至关重要。在机器人导航中，预测周围人的行为可以帮助机器人更好地规划路径。在人群行为分析中，可以用于预测人群的移动趋势，从而进行安全预警和疏导。
📄 摘要（原文）
Deepgenerative models havebecomeapromisingapproach for human motion prediction due to their ability to capture multimodal distributions and represent diverse human be haviors. However, generating predictions that are both di verse and jointly consistent among interacting agents re mains challenging. In addition, most existing approaches are primarily evaluated using single-agent (marginal) met rics, which fail to fully reflect the joint dynamics of multi agent interactions. We propose a diffusion-based frame work that improves multi-agent motion prediction by lever aging rich contextual information from historical trajecto ries. This information is incorporated through a guidance mechanism to enhance the diversity and expressiveness of predicted motions. To further enforce interaction consis tency, we introduce an energy-based formulation that re fines the joint trajectory distribution while preserving the plausibility of individual trajectories. Extensive experi ments on four benchmark datasets demonstrate that our approach consistently outperforms existing methods. No tably, our approach substantially improves both marginal (ADE/FDE) and joint (JADE/JFDE) metrics on ETH/UCY over strong marginal baselines. Compared with prior joint prediction methods, it delivers significant gains in marginal metrics while maintaining competitive joint performance.