僅需 5% 訓練樣本達到最優性能，清華大學研究團隊發布條件去噪擴散模型 SPDiff，實現長程人流移動模擬

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原標題：僅需 5% 訓練樣本達到最優性能，清華大學研究團隊發布條件去噪擴散模型 SPDiff，實現長程人流移動模擬
關鍵字：模型,解讀,長程,行人,數據
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：8617字

內容摘要：

作者：陳弘毅
編輯：李寶珠，三羊
清華大學研究團隊提出了一種條件去噪擴散模型 SPDiff，能夠有效地利用交互動力學，通過社會力引導的擴散過程來模擬人群行為。人流移動模擬 (Crowd Simulation) 是在特定情境中模擬大量人員移動的過程。這項技術主要應用于計算機游戲、城市規劃、建筑設計以及交通組織等領域。例如，模擬人群在不同條件（如人群密度、流量等）下在建筑物內的移動，幫助決策者評估并優化建筑設計，以提高應急響應和疏散效率。
盡管該領域已經取得了大量的研究進展并且發展迅速，但、感覺能力和一系列心理因素的影響使得個體行為在不同情況下變得復雜。由于這種異質人群的高計算復雜性，存在許多不同的挑戰，限制了人群模擬的真實性。
來自清華大學電子工程系城市科學與計算研究中心、清華大學深圳國際研究生院深圳市泛在數據賦能重點實驗室、鵬城實驗室的研究人員，近日在 AAAI 2024 發表論文《Social Physics Informed Diffusion Model for Crowd Simulation》，提出了一種新穎的條件去噪擴散模型 SPDiff，該模型能夠有效地利用交互動力學

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