InsTraj：以出行意图指导扩散模型生成真实世界轨迹
人工智能
2026-05-05 v2
摘要
生成真实且可控的 GPS 轨迹是城市规划、出行模拟和隐私保护数据共享等应用中的基础任务。然而，现有方法面临双重挑战：它们缺乏深度语义理解来解释复杂的用户出行意图，并且在保持人类行为固有真实多样性的同时难以处理复杂约束。为了解决这一问题，我们提出了 InsTraj，一个新颖框架，通过自然语言描述指导扩散模型直接生成高保真轨迹。具体而言，InsTraj 首先利用强大的大语言模型来解码以自然语言形成的结构化出行意图，从而创建丰富的语义蓝图，并弥合意图与轨迹之间的表示差距。随后，我们提出了一种多模态轨迹扩散变换器，可以整合语义指导，生成忠实于细粒度用户意图的高保真和指令忠实轨迹。在真实世界数据集上的全面实验表明，InsTraj 在生成真实、多样且语义忠实于输入指令的轨迹方面显著优于最先进方法。
引用
@article{arxiv.2604.04106,
title = {InsTraj: Instructing Diffusion Models with Travel Intentions to Generate Real-world Trajectories},
author = {Yuanshao Zhu and Yuxuan Liang and Xiangyu Zhao and Liang Han and Xinwei Fang and Xun Zhou and Xuetao Wei and James Jianqiao Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04106},
year = {2026}
}