spectral-guidance

本文提出了一种基于扩散的框架，用于学习条件于观测到的偏微分方程动力学的自适应网格离散化，利用谱引导和物理约束在需要的地方分配分辨率。该方法在五种偏微分方程场景中取得了具有竞争力或更优的性能。

介绍了Spectral Guidance，一种通过利用扩散过程的低维表示来控制扩散模型的框架，无需任务特定的重新训练或通过去噪器的反向传播即可实现灵活稳定的控制。