2604.04106v1 Apr 05, 2026 cs.AI

InsTraj: 이동 의도를 활용하여 확산 모델을 제어하여 실제 경로를 생성하는 방법

InsTraj: Instructing Diffusion Models with Travel Intentions to Generate Real-world Trajectories

Yuanshao Zhu
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Xuetao Wei
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J. Yu
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Yuxuan Liang
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Liang-Liang Han
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현실적이고 제어 가능한 GPS 경로 생성은 도시 계획, 모빌리티 시뮬레이션 및 개인 정보 보호 데이터 공유와 같은 응용 분야에서 중요한 과제입니다. 그러나 기존 방법은 다음과 같은 두 가지 어려움에 직면합니다. 첫째, 복잡한 사용자 이동 의도를 해석하는 데 필요한 심층적인 의미 이해 능력이 부족하며, 둘째, 현실적인 인간 행동의 다양성을 유지하면서 복잡한 제약 조건을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 자연어 설명을 기반으로 고품질의 경로를 직접 생성하도록 확산 모델을 제어하는 새로운 프레임워크인 InsTraj를 소개합니다. 구체적으로, InsTraj는 먼저 강력한 대규모 언어 모델을 사용하여 자연어로 표현된 비정형적인 이동 의도를 해석하고, 풍부한 의미 정보를 담은 설계도를 생성하여 의도와 경로 사이의 표현 격차를 해소합니다. 그 후, 우리는 의미 지침을 통합하여 고품질의 경로를 생성하는 다중 모드 경로 확산 트랜스포머를 제안하며, 이는 세분화된 사용자 의도에 부합합니다. 실제 데이터 세트에 대한 종합적인 실험 결과는 InsTraj가 최첨단 방법보다 현실적이고 다양하며 입력 지시에 의미적으로 충실한 경로를 생성하는 데 크게 효과적임을 보여줍니다.

Original Abstract

The generation of realistic and controllable GPS trajectories is a fundamental task for applications in urban planning, mobility simulation, and privacy-preserving data sharing. However, existing methods face a two-fold challenge: they lack the deep semantic understanding to interpret complex user travel intent, and struggle to handle complex constraints while maintaining the realistic diversity inherent in human behavior. To resolve this, we introduce InsTraj, a novel framework that instructs diffusion models to generate high-fidelity trajectories directly from natural language descriptions. Specifically, InsTraj first utilizes a powerful large language model to decipher unstructured travel intentions formed in natural language, thereby creating rich semantic blueprints and bridging the representation gap between intentions and trajectories. Subsequently, we proposed a multimodal trajectory diffusion transformer that can integrate semantic guidance to generate high-fidelity and instruction-faithful trajectories that adhere to fine-grained user intent. Comprehensive experiments on real-world datasets demonstrate that InsTraj significantly outperforms state-of-the-art methods in generating trajectories that are realistic, diverse, and semantically faithful to the input instructions.

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