https://auto-driving-blog.vercel.app/tags/%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Recent content in 表示学习 on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.vercel.app/images/share.png https://auto-driving-blog.vercel.app/images/share.png Hugo zh-cn Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2505-09315-transdiffuser/ Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2505-09315-transdiffuser/ LiAuto 提出 TransDiffuser，用多模态表示去相关（Decorrelation）解决扩散轨迹生成中的模式坍缩问题。核心思路是强制多模态条件特征的维度去相关，让条件信号更丰富地覆盖潜空间，从而无需任何锚点轨迹或场景先验即可生成多样化轨迹。ResNet-34 + LiDAR 配置在 NAVSIM 上达到 PDMS 94.85。本文将用一张图一张图对应讲解的方式，把这篇论文的动机、架构、核心创新全部讲清楚。