論文の概要: Generative 3D Gaussian Splatting for Arbitrary-ResolutionAtmospheric Downscaling and Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07928v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 07:47:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.778316
• Title: Generative 3D Gaussian Splatting for Arbitrary-ResolutionAtmospheric Downscaling and Forecasting
• Title（参考訳）: 任意解像非球面下降・予測のための3次元ガウススプラッティング法
• Authors: Tao Hana, Zhibin Wen, Zhenghao Chen, Fenghua Lin, Junyu Gao, Song Guo, Lei Bai,
• Abstract要約: 3次元ガウススプラッティング型スケールアウェア・ビジョン・トランス (GSSA-ViT) 鍵パラメータを推定するために、生成的な3Dガウス予測スキームを導入する。 スケール対応アテンションモジュールは、スケール間の依存関係をキャプチャするように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.710539720462556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While AI-based numerical weather prediction (NWP) enables rapid forecasting, generating high-resolution outputs remains computationally demanding due to limited multi-scale adaptability and inefficient data representations. We propose the 3D Gaussian splatting-based scale-aware vision transformer (GSSA-ViT), a novel framework for arbitrary-resolution forecasting and flexible downscaling of high-dimensional atmospheric fields. Specifically, latitude-longitude grid points are treated as centers of 3D Gaussians. A generative 3D Gaussian prediction scheme is introduced to estimate key parameters, including covariance, attributes, and opacity, for unseen samples, improving generalization and mitigating overfitting. In addition, a scale-aware attention module is designed to capture cross-scale dependencies, enabling the model to effectively integrate information across varying downscaling ratios and support continuous resolution adaptation. To our knowledge, this is the first NWP approach that combines generative 3D Gaussian modeling with scale-aware attention for unified multi-scale prediction. Experiments on ERA5 show that the proposed method accurately forecasts 87 atmospheric variables at arbitrary resolutions, while evaluations on ERA5 and CMIP6 demonstrate its superior performance in downscaling tasks. The proposed framework provides an efficient and scalable solution for high-resolution, multi-scale atmospheric prediction and downscaling. Code is available at: https://github.com/binbin2xs/weather-GS.
• Abstract（参考訳）: AIベースの数値天気予報(NWP)は、高速な予測を可能にするが、マルチスケール適応性と非効率なデータ表現の制限により、高解像度の出力が計算的に要求される。 高次元大気の任意の解像度予測とフレキシブルダウンスケーリングのための新しいフレームワークであるGSSA-ViT (3D Gaussian splatting-based scale-aware vision transformer) を提案する。 具体的には、緯度-経度格子点を3Dガウスの中心として扱う。 生成的3次元ガウス予測スキームを導入し、見つからないサンプルに対する共分散、属性、不透明度を含む重要なパラメータを推定し、一般化を改善し、過剰適合を緩和する。 さらに、スケールアウェアアテンションモジュールは、スケールの依存関係をキャプチャして、さまざまなダウンスケーリング比率の情報を効果的に統合し、継続的な解像度適応をサポートするように設計されている。 我々の知る限り、これは生成的3次元ガウスモデルとスケールアウェアメントを組み合わせた最初のNWPアプローチであり、統合されたマルチスケール予測である。 ERA5の実験では,提案手法は任意の解像度で87の大気変数を正確に予測し,ERA5とCMIP6の評価はダウンスケールタスクにおいて優れた性能を示した。 提案するフレームワークは,高解像度でマルチスケールな大気予測とダウンスケーリングのための,効率的かつスケーラブルなソリューションを提供する。 コードは、https://github.com/binbin2xs/weather-GS.comで入手できる。

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