GARFIELD:如何用概率潜变量解决场景运动预测的延迟与多模态难题

核心区分

现有视频世界模型生成像素级未来帧,计算成本高且未显式建模运动分布。GARFIELD 提出一种结构化时空潜变量方法,利用稀疏目标条件实现高效轨迹采样与确定性密度解码。实验表明,该方法在开放集运动规划中实现 SOTA 性能,并显著降低延迟。注意:行人轨迹预测在零样本设置下落后于专用模型。