研究提出面向扩散模型的条件感知表征正则化框架 CARE
该研究针对扩散模型中表征正则化方法常忽视内置条件（如标签或文本）影响的问题，揭示了条件信号对特征分布的作用机制，并提出了 CARE（条件感知表征正则化）框架。CARE 是一种轻量级且即插即用的正则化方案，能够根据条件相似性动态调整特征分布，从而进一步优化扩散模型的样本生成质量并提升训练效率。
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9月25日2026-09-25
小波扩散模型在降水降尺度中的跨区域泛化能力评估
本研究基于小波扩散模型（WDM）框架，系统评估了扩散模型在公里级降水降尺度任务中的跨区域与跨事件泛化能力。研究覆盖了代表对流、冬季、热带及大气河流等降水机制的美国六个区域，通过对NOAA多雷达/多传感器复合反射率场进行块平均生成低分辨率输入。研究重点测试了仅在俄克拉荷马州样本上训练的模型向其他未知地理区域和天气形态迁移的实际表现。