論文の概要: RNDiff: Rainfall nowcasting with Condition Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13737v2
• Date: Wed, 20 Aug 2025 00:53:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.036136
• Title: RNDiff: Rainfall nowcasting with Condition Diffusion Model
• Title（参考訳）: RNDiff: 条件拡散モデルによる降雨
• 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）: 4.856847568347549
• 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することができるため、画像生成に広く利用されている。 画像品質に制約があるGAN(generative adversarial Network)やVAE(variantal autoencoder)とは対照的に,降水予測タスクに拡散モデルを導入し,SRNDiffと呼ばれる歴史的観測データに基づく条件拡散モデルを用いた短期降水モデルを提案する。 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つのネットワークで構成されている。 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ている。 これらのネットワークは、異なる解像度で条件特徴写像を抽出し、条件生成のための拡散モデルを導く正確な条件情報を提供する。SRNDiffは、より計算資源を必要とするが、予測精度はGANを上回り、SRNDiffモデルは、GANsベースのアプローチよりも訓練中に高い安定性と効率を示し、将来の実際の降水条件を反映した高品質な降水分布サンプルを生成する。 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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