Omni-Weather: Unified Multimodal Foundation Model for Weather Generation and Understanding
作者: Zhiwang Zhou, Yuandong Pu, Xuming He, Yidi Liu, Yixin Chen, Junchao Gong, Xiang Zhuang, Wanghan Xu, Qinglong Cao, Shixiang Tang, Yihao Liu, Wenlong Zhang, Lei Bai
分类: cs.CV
发布日期: 2025-12-25 (更新: 2025-12-29)
💡 一句话要点
提出Omni-Weather统一多模态模型，解决天气生成与理解分离的问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 天气生成 天气理解 基础模型 自注意力机制
📋 核心要点
- 现有天气建模方法将生成与理解孤立对待，缺乏统一的框架。
- Omni-Weather通过集成雷达编码器和共享自注意力机制，统一天气生成与理解。
- 实验表明Omni-Weather在生成和理解任务上均取得SOTA，并验证了二者相互促进的潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出Omni-Weather，首个统一天气生成与理解的多模态基础模型。该模型将天气雷达编码器用于天气生成任务，并通过共享的自注意力机制进行统一处理。此外，作者构建了一个用于天气生成中因果推理的Chain-of-Thought数据集，从而实现可解释的输出并提高感知质量。大量实验表明，Omni-Weather在天气生成和理解方面均达到了最先进的性能。研究结果进一步表明，天气领域的生成和理解任务可以相互促进。Omni-Weather也证明了统一天气生成和理解的可行性和价值。
🔬 方法详解
问题定义：现有天气建模方法通常将天气生成和天气理解作为独立的任务来处理，缺乏一个统一的框架。这种分离导致了信息孤岛，阻碍了模型在两个任务之间共享知识和相互促进。因此，需要一个能够同时进行天气生成和理解的模型，从而提高整体性能和可解释性。
核心思路：Omni-Weather的核心思路是将天气生成和理解任务统一到一个多模态基础模型中。通过共享的自注意力机制，模型可以同时处理来自不同模态（例如雷达数据和文本描述）的信息，从而实现知识共享和相互促进。此外，引入Chain-of-Thought数据集，增强模型在天气生成中的因果推理能力，提高输出的可解释性。
技术框架：Omni-Weather的整体架构包括一个雷达编码器和一个共享的自注意力模块。雷达编码器负责将雷达数据转换为特征向量，然后将其输入到共享的自注意力模块中。该模块还接收其他模态的信息，例如文本描述。通过自注意力机制，模型可以学习不同模态之间的关系，并生成天气预测或进行天气理解。
关键创新：Omni-Weather的关键创新在于其统一的多模态架构，能够同时进行天气生成和理解。此外，Chain-of-Thought数据集的引入增强了模型在天气生成中的因果推理能力，提高了输出的可解释性。与现有方法相比，Omni-Weather能够更好地利用不同模态的信息，并实现知识共享和相互促进。
关键设计：具体的技术细节包括雷达编码器的网络结构（未知，论文未详细描述），共享自注意力模块的层数和维度，以及Chain-of-Thought数据集的构建方法（未知，论文未详细描述）。损失函数的设计可能包括生成损失和理解损失，以及用于鼓励因果推理的损失项（未知，论文未详细描述）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Omni-Weather在天气生成和理解任务上均取得了SOTA性能。具体的数据和对比基线在摘要中未给出，需要查阅论文正文。该模型通过统一的架构和Chain-of-Thought数据集，显著提高了天气预测的准确性和可解释性，验证了生成和理解任务相互促进的潜力。
🎯 应用场景
Omni-Weather在气象预报、灾害预警、农业生产等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成更准确的天气预报，帮助人们更好地应对极端天气事件。此外，Omni-Weather还可以用于分析天气模式，从而更好地理解气候变化的影响。该研究的未来影响在于推动天气建模领域的发展，并为其他领域的多模态建模提供借鉴。
📄 摘要（原文）
Weather modeling requires both accurate prediction and mechanistic interpretation, yet existing methods treat these goals in isolation, separating generation from understanding. To address this gap, we present Omni-Weather, the first multimodal foundation model that unifies weather generation and understanding within a single architecture. Omni-Weather integrates a radar encoder for weather generation tasks, followed by unified processing using a shared self-attention mechanism. Moreover, we construct a Chain-of-Thought dataset for causal reasoning in weather generation, enabling interpretable outputs and improved perceptual quality. Extensive experiments show Omni-Weather achieves state-of-the-art performance in both weather generation and understanding. Our findings further indicate that generative and understanding tasks in the weather domain can mutually enhance each other. Omni-Weather also demonstrates the feasibility and value of unifying weather generation and understanding.