Learning Flow Distributions via Projection-Constrained Diffusion on Manifolds
Il paper presenta un nuovo framework di modellazione generativa basato su diffusione proiettata su varietà che sintetizza flussi bidimensionali incomprimibili fisicamente realistici sotto condizioni al contorno e geometrie di ostacolo arbitrarie, garantendo l'esatta incompressibilità attraverso un operatore di Helmholtz-Hodge geometricamente consapevole.