확산 계획자들은 희소 단계 계획이 단일 단계 계획보다 유리하다는 연구 결과를 바탕으로, 본 논문은 훈련 모델이 궤적에서 단계를 건너뛰도록 하여 추가적인 계산 비용 없이 장기적인 의존성을 포착할 수 있음을 제시한다. 과도하게 희소한 계획은 성능을 저하시키므로, 본 논문은 이러한 시간적 밀도 임계값이 시간적 지평선 전체에서 균일하지 않으며, 계획된 궤적의 특정 부분은 더 조밀하게 계획되어야 한다고 가정한다. 이에 따라 시간적 지평선 전체에서 밀도가 조정 가능한 하이퍼파라미터인 혼합 밀도 확산기(MDD)를 제안하며, MDD는 Maze2D, Franka Kitchen 및 Antmaze D4RL 작업 도메인에서 새로운 SOTA를 달성했다.
