論文の概要: FlowS: One-Step Motion Prediction via Local Transport Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26065v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 19:06:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.149281
• Title: FlowS: One-Step Motion Prediction via Local Transport Conditioning
• Title（参考訳）: 流れ:局所輸送条件によるワンステップ運動予測
• Authors: Leandro Di Bella, Adrian Munteanu, Bruno Cornelis,
• Abstract要約: ローカルトランスポートコンディショニングは、安全クリティカルな自律性のために一段階の生成動作予測を実践する。 FlowSは75のアンサンブルを持つ最先端のSoft mAP (0.4804)とmAP (0.4703)を単一ステップ推論で調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.883772843505009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative motion prediction must satisfy three simultaneous requirements for real-world autonomy: high accuracy, diverse multimodal futures, and strictly bounded latency. Diffusion models meet the first two but violate the third, requiring tens to hundreds of denoising steps. We identify a conditioning strategy that resolves this tension: \textit{single-step integration is accurate when the underlying transport problem is local}. A model that must both discover the correct behavioral mode and traverse a long displacement in one step accumulates large discretization errors; conditioning the base distribution to lie near plausible futures reduces the problem to short-range refinement, the regime where a single Euler step suffices. We instantiate this \emph{local transport conditioning} in FlowS, a conditional flow matching framework with two mechanisms. First, an online, scene-conditioned learned prior emits $K$ calibrated anchor trajectories per agent, each already near a plausible future, converting mode discovery into local correction. Second, a step-consistent displacement field enforces semigroup self-consistency, guaranteeing that a single step inherits multi-step accuracy. Crucially, anchoring this field at learned priors along straight-line paths yields a {stable, low-variance} training target, unlike prior self-consistency methods that suffer from {high-variance bootstrap} signals on curved diffusion paths. On the Waymo Open Motion Dataset, FlowS achieves state-of-the-art Soft mAP {(0.4804) and mAP (0.4703) with ensemble at 75\,FPS} with single-step inference, demonstrating that local transport conditioning makes one-step generative motion prediction practical for safety-critical autonomy. Code and pretrained models will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 生成的動き予測は、高い精度、多様なマルチモーダル未来、厳密な制限付きレイテンシの3つの同時要求を満たす必要がある。 拡散モデルは最初の2つを満たすが、第3のモデルに違反し、数十から数百のデノイングステップを必要とする。 この緊張を解消する条件付け戦略を同定する: \textit{single-step Integration is accurate when the underlying transport problem is local}。 1ステップで正しい振舞いモードを発見して長い変位を経なければならないモデルは、大きな離散化誤差を蓄積し、ベース分布をプラウシブルな未来に近いものに条件付けすることで、問題を短い範囲の洗練(英語版)に還元する。 2つのメカニズムを持つ条件付きフローマッチングフレームワークであるFlowSでは,このemph{local transport conditioning}をインスタンス化する。 まず、オンラインでシーンコンディショニングされた事前学習者は、エージェントごとのキャリブレーションされたアンカー軌跡を$K$で出力し、それぞれがすでに実現可能な未来に近づいており、モード発見を局所的な修正に変換する。 第二に、ステップ整合変位場は半群自己整合を強制し、単一のステップがマルチステップ精度を継承することを保証する。 重要なことに、学習前のフィールドを直線経路に沿って固定すると、曲線拡散経路上の‘高分散ブートストラップ’信号に苦しむ以前の自己整合性手法とは異なり、‘安定で低分散’なトレーニングターゲットが得られる。 Waymo Open Motion Datasetでは、FlowSは75\,FPS}のアンサンブルで最先端のSoft mAP {(0.4804)とmAP (0.4703)を単一ステップの推論で達成し、局所輸送条件が一段階生成運動予測を安全な自律性のために実践することを実証した。 コードと事前訓練されたモデルは、受け入れ次第リリースされる。

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