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DIVER框架使用强化扩散模型实现多样化的自动驾驶轨迹
研究人员开发了DIVER，一个结合了强化学习和扩散模型的新型端到端自动驾驶框架。该方法旨在克服传统模仿学习的局限性，后者通常会导致保守的驾驶行为。DIVER通过条件化地图元素和周围的代理来生成多样化且可行的轨迹，并使用强化学习来强制执行安全性和多样性约束。
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DIVER框架通过扩散模型增强数据集蒸馏
研究人员推出了一种新颖的双阶段数据集蒸馏框架DIVER，旨在提高隐私性和学习效率。与之前容易过拟合到特定架构的单阶段方法不同，DIVER使用预训练的扩散模型来恢复和保留内在语义。这种方法增强了跨不同架构的泛化能力，并且与现有方法相比，所需的GPU内存和处理时间大大减少。