贝叶斯条件扩散模型用于多功能时空湍流生成
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们介绍了一种基于概率扩散模型的新型生成框架，用于多样化生成时空湍流。我们的方法在贝叶斯框架内统一了无条件和条件抽样策略，并能适应各种条件情景，包括指定条件与生成的非稳定流动结果之间具有直接可微分链接的情况以及缺乏明确相关性的情况。我们的方法的一个显著特点是基于自回归梯度条件抽样的长时跨度流动序列生成方法，在没有繁琐的重新训练过程的情况下完成。通过一系列数值实验展示了我们框架的多样化湍流生成...
介绍了一种基于概率扩散模型的生成框架，用于多样化生成时空湍流。该方法适应各种条件情景，具有长时跨度流动序列生成的能力。通过实验展示了该框架在湍流生成领域的优点和潜力。
