Towards Scalable One-Step Generative Modeling for Autoregressive Dynamical System Forecasting
Het artikel introduceert MeLISA, een schaalbaar, latent-vrij autoregressief generatief model dat is gebaseerd op MeanFlow in pixelruimte en zowel hoge inferentiesnelheid als nauwkeurige statistische betrouwbaarheid op lange termijn voor turbulente fluïdynamica bereikt door het toepassen van blokgewijze stochastische transities en gespecialiseerde consistentieverliezen.