Composite Classifier-Free Guidance for Multi-Modal Conditioning in Wind Dynamics Super-Resolution

📄 arXiv: 2512.13729v1 📥 PDF

作者: Jacob Schnell, Aditya Makkar, Gunadi Gani, Aniket Srinivasan Ashok, Darren Lo, Mike Optis, Alexander Wong, Yuhao Chen

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-12-13

💡 一句话要点

提出复合无分类器引导（CCFG）方法，用于提升风力动力学超分辨率重建质量。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 风力动力学 超分辨率 扩散模型 无分类器引导 多模态学习 深度学习 风能 条件生成

📋 核心要点

  1. 高分辨率风数据获取成本高昂，传统重建方法难以兼顾成本和精度。
  2. 提出复合无分类器引导（CCFG），扩展了标准CFG以有效利用多条件输入变量。
  3. WindDM结合CCFG在风力超分辨率任务上实现了优于CFG的重建质量，成本大幅降低。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于风力动力学超分辨率中多模态条件反射的复合无分类器引导（CCFG）方法。针对传统重建方法在成本和精度之间的权衡问题，以及现有深度学习方法在处理多通道风数据时的局限性，本文对无分类器引导（CFG）进行了推广，使其能够更好地利用多个条件输入变量。CCFG可以应用于任何使用标准CFG dropout训练的预训练扩散模型。实验结果表明，在风力超分辨率任务中，CCFG的输出比CFG具有更高的保真度。此外，本文还提出了WindDM，一个用于工业级风力动力学重建的扩散模型，该模型利用CCFG实现了最先进的重建质量，并且成本比传统方法降低了高达1000倍。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决风力动力学超分辨率重建问题。现有方法，如传统数值模拟，计算成本高昂；而现有的深度学习方法，特别是应用于自然图像超分辨率的方法，难以有效处理风数据中通常存在的多个输入通道（例如，10个以上），导致重建质量受限。

核心思路：论文的核心思路是推广现有的无分类器引导（CFG）方法，使其能够更好地利用多个条件输入变量。通过将CFG扩展为复合无分类器引导（CCFG），模型可以更有效地融合来自不同通道的信息，从而提升重建质量。

技术框架：整体框架基于扩散模型，首先使用标准CFG dropout训练一个扩散模型（WindDM）。然后，在推理阶段，使用提出的CCFG来引导扩散过程，从而生成高分辨率的风力动力学数据。CCFG可以被嵌入到任何预训练的、使用标准CFG dropout训练的扩散模型中。

关键创新：关键创新在于CCFG方法本身，它是一种对标准CFG的泛化，使其能够处理多个条件输入。与标准CFG相比，CCFG能够更有效地利用来自不同通道的信息，从而提高重建质量。CCFG的核心思想是将多个条件输入视为独立的引导信号，并以一种复合的方式将它们结合起来。

关键设计：CCFG的具体实现细节未知，但可以推断其关键在于如何有效地组合来自不同条件输入的引导信号。一种可能的设计是为每个条件输入分配一个权重，然后将加权后的引导信号组合起来。损失函数可能与标准扩散模型的损失函数相同，但训练数据是工业规模的风力动力学数据。

📊 实验亮点

WindDM模型结合CCFG在风力动力学重建任务上取得了最先进的性能。实验结果表明，CCFG能够显著提升重建质量，并且与传统方法相比，成本降低了高达1000倍。具体的性能指标和对比基线在论文中未明确给出，但强调了CCFG相对于标准CFG的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于气象建模、风力发电场优化设计、风资源评估等领域。通过低成本、高精度的风力数据重建，可以降低风电场建设和运营成本，提高风能利用效率，并为更准确的天气预报提供数据支持。未来，该技术有望推动风能产业的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Various weather modelling problems (e.g., weather forecasting, optimizing turbine placements, etc.) require ample access to high-resolution, highly accurate wind data. Acquiring such high-resolution wind data, however, remains a challenging and expensive endeavour. Traditional reconstruction approaches are typically either cost-effective or accurate, but not both. Deep learning methods, including diffusion models, have been proposed to resolve this trade-off by leveraging advances in natural image super-resolution. Wind data, however, is distinct from natural images, and wind super-resolvers often use upwards of 10 input channels, significantly more than the usual 3-channel RGB inputs in natural images. To better leverage a large number of conditioning variables in diffusion models, we present a generalization of classifier-free guidance (CFG) to multiple conditioning inputs. Our novel composite classifier-free guidance (CCFG) can be dropped into any pre-trained diffusion model trained with standard CFG dropout. We demonstrate that CCFG outputs are higher-fidelity than those from CFG on wind super-resolution tasks. We present WindDM, a diffusion model trained for industrial-scale wind dynamics reconstruction and leveraging CCFG. WindDM achieves state-of-the-art reconstruction quality among deep learning models and costs up to $1000\times$ less than classical methods.