論文の概要: JointDiff: Bridging Continuous and Discrete in Multi-Agent Trajectory Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22522v1
• Date: Fri, 26 Sep 2025 16:04:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 20:57:54.569003
• Title: JointDiff: Bridging Continuous and Discrete in Multi-Agent Trajectory Generation
• Title（参考訳）: JointDiff: マルチエージェント軌道生成における連続的および離散的なブリッジ
• Authors: Guillem Capellera, Luis Ferraz, Antonio Rubio, Alexandre Alahi, Antonio Agudo,
• Abstract要約: 生成モデルは、しばしば連続したデータと離散的なイベントを別々のプロセスとして扱う。 このギャップを埋めるために、連続時間データと同期離散イベントを同時に生成してこれらの2つのプロセス間の相互作用を設計した新しい拡散フレームワークであるJointDiffを導入する。 JointDiffは最先端のパフォーマンスを実現し、インタラクティブシステムのための現実的で制御可能なモデルを構築するために、ジョイントモデリングが不可欠であることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.58351043849385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative models often treat continuous data and discrete events as separate processes, creating a gap in modeling complex systems where they interact synchronously. To bridge this gap, we introduce JointDiff, a novel diffusion framework designed to unify these two processes by simultaneously generating continuous spatio-temporal data and synchronous discrete events. We demonstrate its efficacy in the sports domain by simultaneously modeling multi-agent trajectories and key possession events. This joint modeling is validated with non-controllable generation and two novel controllable generation scenarios: weak-possessor-guidance, which offers flexible semantic control over game dynamics through a simple list of intended ball possessors, and text-guidance, which enables fine-grained, language-driven generation. To enable the conditioning with these guidance signals, we introduce CrossGuid, an effective conditioning operation for multi-agent domains. We also share a new unified sports benchmark enhanced with textual descriptions for soccer and football datasets. JointDiff achieves state-of-the-art performance, demonstrating that joint modeling is crucial for building realistic and controllable generative models for interactive systems.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、しばしば連続したデータと離散的なイベントを別々のプロセスとして扱う。 このギャップを埋めるために、連続時空間データと同期離散イベントを同時に生成することでこれら2つのプロセスを統一する新しい拡散フレームワークであるJointDiffを導入する。 スポーツ分野では,マルチエージェント・トラジェクトリとキー保持イベントを同時にモデル化し,その効果を実証する。 このジョイントモデリングは、制御不能な生成と、2つの新しい制御可能な生成シナリオで検証されている。 これらの誘導信号で条件付けを可能にするために,マルチエージェント領域に対する効果的な条件付け操作であるCrossGuidを導入する。 また、サッカーとサッカーのデータセットのテキスト記述を拡張した新しい統合スポーツベンチマークも共有しています。 JointDiffは最先端のパフォーマンスを実現し、インタラクティブシステムのための現実的で制御可能な生成モデルを構築するために、ジョイントモデリングが不可欠であることを実証している。

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