DiffTraj 是一个基于扩散概率模型的 GPS 轨迹生成项目。

项目说明中的基础要求如下：

• Python >= 3.7
• torch >= 1.7
• pandas
• numpy
• matplotlib
• colored

说明文档中提到的 pathlib、shutil、datetime、math 属于 Python 标准库，无需单独安装。

基于当前代码实际导入，项目还使用了：

• scikit-learn

当前项目已经在根目录创建了本地 conda 环境：

conda activate /root/DiffTraj/conda_env

如果你需要复现当前环境，可以直接使用项目中的 env.yml：

conda env create -f env.yml

1. 准备你自己的 GPS 轨迹数据，并确保具备合法使用权限。
2. 修改 utils/config.py 和 main.py 中对应的数据路径与配置。
3. 运行训练：

python main.py

4. 训练过程中，代码会每 10 个 epoch 保存一次模型。

可以参考 process/Traj_Generation.ipynb。

仓库中已经提供了以下示例文件：

• model.pt：预训练模型
• heads.npy：示例引导信息

你可以结合 Notebook 查看如何使用已有模型生成轨迹。

如果你在研究中使用了本项目，请引用：

@inproceedings{zhu2023DiffTraj,
    author = {Yuanshao Zhu, Yongchao Ye, Shiyao Zhang, Xiangyu Zhao and James, J.Q. Yu},
    title = {DiffTraj: Generating GPS Trajectory with Diffusion Probabilistic Model},
    booktitle = {Proceedings of the 37th Annual Conference on Neural Information Processing Systems},
    year = {2023}
}