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本次分享我们邀请到了中国科学院自动化研究所深度强化学习实验室在读硕士邢泽斌，为大家详细介绍他的工作：GoalFlow。如果您有相关工作需要分享，欢迎文末联系我们。

论文：https://arxiv.org/abs/2503.05689
代码：https://github.com/YvanYin/GoalFlow

直播信息

时间

2025年4月7日(周一)19：00

主题

CVPR'25开源 | 目标点驱动，解锁端到端生成式新未来

直播平台

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主讲嘉宾

邢泽斌

中国科学院自动化研究所深度强化学习实验室在读硕士。研究方向为自动驾驶，世界模型等。

直播大纲

自动驾驶场景中，轨迹规划往往具有多模态特性，如选择不同车道的驾驶策略。传统的轨迹回归方式和使用扩散模型方式都出现了轨迹质量下降的问题。本次分享中，将主要介绍采用我们在这个方向上的探索：GoalFlow: Goal-Driven Flow Matching for Multimodal Trajectories Generation in End-to-End Autonomous Driving（CVPR2025）。首先我们构建了一个目标点词表，并设计了一种推理过程不需要高精地图的目标点评估机制，以有效捕捉分布信息。后引入了流匹配来基于目标点对轨迹进行建模。借此，可以大大缩短扩散模型在去噪过程所需的推理步数，同时产生高质量的轨迹。

1. 端到端自动驾驶与多模态轨迹生成

2. 扩散模型和流匹配模型的对比

3. 基于目标点的流匹配引导

4. Demo展示

参与方式

注：本次分享我们邀请到了中国科学院自动化研究所深度强化学习实验室在读硕士邢泽斌，为大家详细介绍他的工作：GoalFlow。如果您有相关工作需要分享，欢迎联系：cv3d008。