Este artículo presenta la Difusión Guiada Discreta (DGD), un novedoso marco que integra la búsqueda de rutas discreta multiagente (MAPF) y un modelo de difusión generativa con restricciones para resolver el problema de planificación del movimiento multirobot (MRMP). DGD descompone el problema MRMP no convexo en subproblemas manejables, combina soluciones MAPF discretas con técnicas de optimización de restricciones para capturar dependencias espaciotemporales complejas e incorpora un mecanismo ligero de recuperación de restricciones para garantizar la viabilidad de las rutas. Este enfoque demuestra un rendimiento de vanguardia, logrando eficiencia de planificación y altas tasas de éxito al escalar hasta 100 robots en entornos grandes y complejos.