该文综述深度学习在流体仿真与视频修复中的应用：利用光流网络引导视频修复以保持时空连贯；采用端到端模型提升二维湍流模拟精度，提速8至80倍；使用PointNet预测不规则区域流场，较传统CFD快数百倍；通过机器学习补偿网格加粗误差，DeepCFD实现三个数量级加速；结合可微模拟器学习子网闭包，并完成RGB视频高保真流体重构。