フロー場の再構築において、物理情報を含む残差拡散モデルはどのようにCNNベースの手法と比較されるか
物理情報を含む残差拡散モデルは、CNNベースの手法と比較して、より幅広い低信頼度データパターンに対応できるという利点があります。従来のCNNベースの手法は、特定の低信頼度データパターンに依存しており、トレーニングフェーズ中にその特性に適応しています。一方、残差拡散モデルは、任意の低信頼度分布から高信頼度分布に移行することを学習するため、より柔軟に対応できます。また、物理情報を含む残差拡散モデルは、物理法則に厳密に従いながらデータを再構築するため、従来のCNNベースの手法よりも物理的な説明力が高く、実世界のシナリオでの効果を向上させることができます。