論文の概要: Amortizing Trajectory Diffusion with Keyed Drift Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14056v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 17:56:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.809587
• Title: Amortizing Trajectory Diffusion with Keyed Drift Fields
• Title（参考訳）: キードリフト場による軌道拡散の補正
• Abstract要約: キード・ドリフト・ポリシーズ (Keyed Drifting Policies) は、ドリフトフィールドの目標で訓練された1ステップの軌道生成装置である。 生成されたトラジェクトリを条件マッチングされたデータセットウィンドウに反映する。 1ステップの推論で高い性能を達成し、拡散サンプリングよりも計画遅延を大幅に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5352713493505785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based trajectory planners can synthesize rich, multimodal action sequences for offline reinforcement learning, but their iterative denoising incurs substantial inference-time cost, making closed-loop planning slow under tight compute budgets. We study the problem of achieving diffusion-like trajectory planning behavior with one-step inference, while retaining the ability to sample diverse candidate plans and condition on the current state in a receding-horizon control loop. Our key observation is that conditional trajectory generation fails under naïve distribution-matching objectives when the similarity measure used to align generated trajectories with the dataset is dominated by unconstrained future dimensions. In practice, this causes attraction toward average trajectories, collapses action diversity, and yields near-static behavior. Our key insight is that conditional generative planning requires a conditioning-aware notion of neighborhood: trajectory updates should be computed using distances in a compact key space that reflects the condition, while still applying updates in the full trajectory space. Building on this, we introduce Keyed Drifting Policies (KDP), a one-step trajectory generator trained with a drift-field objective that attracts generated trajectories toward condition-matched dataset windows and repels them from nearby generated samples, using a stop-gradient drifted target to amortize iterative refinement into training. At inference, the resulting policy produces a full trajectory window in a single forward pass. Across standard RL benchmarks and real-time hardware deployments, KDP achieves strong performance with one-step inference and substantially lower planning latency than diffusion sampling. Project website, code and videos: https://keyed-drifting.github.io/
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく軌道プランナは、オフライン強化学習のためにリッチでマルチモーダルなアクションシーケンスを合成することができるが、反復的デノイングは、厳密な計算予算の下でクローズループ計画が遅くなるように、相当な推論時間コストを発生させる。 本研究では, 分岐水平制御ループにおける多種多様な計画や状態のサンプル化能力を維持しつつ, 1ステップの推論で拡散様軌道計画行動を実現することの課題について検討する。 我々のキーとなる観察は、データセットと生成された軌跡を整列するために使用される類似度尺度が制約のない将来の次元に支配されるとき、条件付き軌跡生成はナイーブ分布マッチングの目的の下で失敗するということである。 実際には、これは平均的な軌道へのアトラクションを引き起こし、行動の多様性を崩壊させ、ほぼ静的な振る舞いをもたらす。 我々の重要な洞察は、条件付き生成計画には、条件付き近傍の概念が必要であることである: 軌跡更新は、その条件を反映するコンパクトな鍵空間内の距離を用いて計算されるべきであり、それでも完全な軌跡空間における更新を適用すべきである。 そこで我々は,KDP (Keyed Drifting Policies) を導入した。KDP (Keyed Drifting Policies) は,条件マッチングされたデータセットウィンドウに対して生成したトラジェクトリを誘引し,近隣のサンプルからそれらを再現する1段階の軌道生成装置である。 推論において、結果として得られるポリシーは、単一の前方通過で完全な軌道ウィンドウを生成する。 標準のRLベンチマークとリアルタイムハードウェアデプロイメントの他、KDPは1ステップの推論で性能が向上し、拡散サンプリングよりもプランニングレイテンシが大幅に低い。 プロジェクトウェブサイト、コード、ビデオ:https://keyed-drifting.github.io/

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