仅需5%训练样本达到最优性能，清华大学研究团队发布条件去噪扩散模型SPDiff，实现长程人流移动模拟（训练样本和验证样本）

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原标题：仅需5%训练样本达到最优性能，清华大学研究团队发布条件去噪扩散模型SPDiff，实现长程

人流移动模拟

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文章来源：大数据文摘

内容字数：7842字

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大数据文摘授权转载自HyperAI超神经

作者：陈弘毅

编辑：李宝珠，三羊

人流移动模拟 (Crowd Simulation) 是在特定情境中模拟大量人员移动的过程。这项技术主要应用于计算机游戏、城市规划、建筑设计以及交通组织等领域。例如，模拟人群在不同条件（如人群密度、流量等）下在建筑物内的移动，帮助决策者评估并优化建筑设计，以提高应急响应和疏散效率。

尽管该领域已经取得了大量的研究进展并且发展迅速，但运动、感觉能力和一系列心理因素的影响使得个体行为在不同情况下变得复杂。由于这种异质人群的高计算复杂性，存在许多不同的挑战，限制了人群模拟的真实性。

来自清华大学电子工程系城市科学与计算研究中心、清华大学深圳国际研究生院深圳市泛在数据赋能重点实验室、鹏城实验室的研究人员，近日在 AAAI 2024 发表论文《Social Physics Informed Diffusion Model for Crowd Simulation》，提出了一种新颖的条件去噪扩散模型 SPDiff，该模型能够有效地利用交互动力学，通过社会力引导的扩散过程来模拟人群行为。

受多粒子动力系统的运动特性的启发，模型

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