Este artículo presenta "Efficient Virtuoso", un método eficiente para generar distribuciones de rutas futuras diversas y plausibles para sistemas de planificación de vehículos autónomos. Este método utiliza un modelo de difusión latente (LDM) condicional a objetivo que mantiene la relación de aspecto geométrica y garantiza objetivos de entrenamiento estables mediante un flujo de trabajo de regularización de dos etapas. Realiza una eliminación de ruido eficiente mediante un denoiser MLP simple en un espacio latente de baja dimensión y condiciona un contexto de escena rico mediante un StateEncoder basado en transformadores. Alcanza un rendimiento de vanguardia (minADE 0.25) en el conjunto de datos de movimiento abierto de Waymo. Un estudio de ablación de la representación del objetivo demuestra que, mientras que un objetivo de un solo punto final resuelve la ambigüedad estratégica, las rutas dispersas de múltiples etapas permiten una ejecución táctica precisa y de alta fidelidad.
