Turbulence generation and data assimilation in wall-bounded flows with a latent diffusion model
Este artigo apresenta um framework generativo que combina um autoencoder variacional com um modelo de difusão baseado em transformadores para reconstruir e realizar assimilação de dados em escoamentos turbulentos de paredes com alta compressão e fidelidade estatística, embora enfrente um compromisso inerente entre a imposição de restrições condicionais e a preservação da diversidade das amostras físicas.