稀疏占用表示

SparseWorld-TC：轨迹条件稀疏占用世界模型

SparseWorld-TC: Trajectory-Conditioned Sparse Occupancy World Model

用稀疏占用表示替代鸟瞰图投影与离散 VAE token，直接在原始图像特征上端到端预测多帧未来占用，并以任意未来轨迹作为条件；做自动驾驶场景预测或占用世界模型时，可借鉴其绕过 BEV 几何先验、保留连续表征的思路。