यह शोधपत्र डिस्क्रीट-गाइडेड डिफ्यूज़न (DGD) प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन ढाँचा है जो डिस्क्रीट मल्टी-एजेंट पाथफाइंडिंग (MAPF) और एक कंस्ट्रेन्ड जनरेटिव डिफ्यूज़न मॉडल को एकीकृत करके मल्टी-रोबोट मोशन प्लानिंग (MRMP) समस्या का समाधान करता है। DGD, गैर-उत्तल MRMP समस्या को सुगम्य उप-समस्याओं में विघटित करता है, जटिल स्थानिक-कालिक निर्भरताओं को पकड़ने के लिए डिस्क्रीट MAPF समाधानों को कंस्ट्रेन्ट ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकों के साथ संयोजित करता है, और पाथ व्यवहार्यता सुनिश्चित करने के लिए एक हल्के कंस्ट्रेन्ट रिकवरी तंत्र को शामिल करता है। यह दृष्टिकोण अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदर्शित करता है, बड़े, जटिल वातावरणों में 100 रोबोटों तक स्केलिंग करते हुए नियोजन दक्षता और उच्च सफलता दर प्राप्त करता है।