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GAUDI 提出了一种条件扩散模型，利用缺失几何来填充空气质量时间序列数据中的连续缺失块，性能优于现有方法。
本文介绍了ARIA框架，该框架自适应地在条件空间的各个区域分配训练资源，用于蒸馏条件扩散模型，从而提升在未见和低表征条件下的性能。