Flow-ERD提出面向多智能体交通仿真的两阶段方法：用Agent-Type Aware Flow Matching结合流匹配的多模态表达与不同交通参与者的运动学约束，再以Entropy-Regularized Distillation优化闭环分布，通过逆KL与熵正则缓解协变量偏移和模式坍缩。论文称其在WOSAC测试集排名第一，并在可复现实验基线上取得最佳真实性—多样性帕累托表现。
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