論文の概要: SRNDiff: Short-term Rainfall Nowcasting with Condition Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13737v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 12:06:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 15:44:47.849980
- Title: SRNDiff: Short-term Rainfall Nowcasting with Condition Diffusion Model
- Title（参考訳）: SRNDiff:条件拡散モデルによる短期降雨予報
- Authors: Xudong Ling, Chaorong Li, Fengqing Qin, Peng Yang, Yuanyuan Huang
- Abstract要約: 降水予測タスクに拡散モデルを導入する。
本研究では,過去の観測データに基づく条件拡散モデルを用いた短期降水量予測手法を提案する。
余分な条件デコーダモジュールをデノナイジングプロセスに組み込むことで、SRNDiffはエンドツーエンドの条件付き降雨予測を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.21064926344773
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models are widely used in image generation because they can
generate high-quality and realistic samples. This is in contrast to generative
adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), which have
some limitations in terms of image quality.We introduce the diffusion model to
the precipitation forecasting task and propose a short-term precipitation
nowcasting with condition diffusion model based on historical observational
data, which is referred to as SRNDiff. By incorporating an additional
conditional decoder module in the denoising process, SRNDiff achieves
end-to-end conditional rainfall prediction. SRNDiff is composed of two
networks: a denoising network and a conditional Encoder network. The
conditional network is composed of multiple independent UNet networks. These
networks extract conditional feature maps at different resolutions, providing
accurate conditional information that guides the diffusion model for
conditional generation.SRNDiff surpasses GANs in terms of prediction accuracy,
although it requires more computational resources.The SRNDiff model exhibits
higher stability and efficiency during training than GANs-based approaches, and
generates high-quality precipitation distribution samples that better reflect
future actual precipitation conditions. This fully validates the advantages and
potential of diffusion models in precipitation forecasting, providing new
insights for enhancing rainfall prediction.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質で現実的なサンプルを生成できるため、画像生成において広く使われている。
これとは対照的に,画像品質の制限のある生成型逆向ネットワーク (gans) と変分オートエンコーダ (vaes) は,降水予測タスクに拡散モデルを導入し,srndiff と呼ばれる過去の観測データに基づく条件拡散モデルを用いた短期降水ナキャスティングを提案する。
余分な条件デコーダモジュールをデノナイジングプロセスに組み込むことで、SRNDiffはエンドツーエンドの条件付き降雨予測を実現する。
srndiffは2つのネットワークから成り、デノイジングネットワークと条件エンコーダネットワークである。
条件付きネットワークは、複数の独立したunetネットワークで構成される。
These networks extract conditional feature maps at different resolutions, providing accurate conditional information that guides the diffusion model for conditional generation.SRNDiff surpasses GANs in terms of prediction accuracy, although it requires more computational resources.The SRNDiff model exhibits higher stability and efficiency during training than GANs-based approaches, and generates high-quality precipitation distribution samples that better reflect future actual precipitation conditions.
これは降雨予測における拡散モデルの利点と可能性を完全に検証し、降雨予測を強化するための新たな洞察を提供する。
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