使用场景

- 在城市交通场景中，DiffusionDrive能够实时处理复杂的交通情况，并做出准确的驾驶决策。

- 在高速公路上，模型能够处理车辆跟随和超车行为，同时保持安全距离。

- 在复杂的交叉路口，DiffusionDrive能够处理转弯和遵守交通信号，确保顺利通过。

产品特色

- 快速实时决策：模型减少了10倍的扩散去噪步骤，实现了更快的决策速度。

- 高准确性：在NAVSIM基准测试中，DiffusionDrive的PDMS比原始扩散策略高出3.5倍。

- 多样性：模型具有更高的模式多样性，得分比原始扩散策略高出64%。

- 直接学习：模型可以直接从人类示范中学习，无需额外的训练数据。

- 高灵活性：DiffusionDrive可以轻松集成到车载传感器数据和现有的感知模块中。

- 易于部署：作为一个模型，DiffusionDrive可以部署在各种自动驾驶平台上，具有很好的兼容性。

- 开源：项目的代码和模型将开源，便于社区进一步研究和开发。

使用教程

1. 访问DiffusionDrive的GitHub页面，克隆或下载代码。

2. 根据README.md文件中的指南，安装所需的依赖和环境。

3. 运行模型，使用提供的脚本和参数进行训练和测试。

4. 观察模型在不同场景下的表现，并根据需要调整参数。

5. 根据项目的开源许可，可以自由地修改和扩展模型以适应特定的应用场景。

6. 如果需要进一步的帮助或有改进建议，可以通过GitHub的Issues页面与开发者社区交流。