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AI 能精准预测风暴？来看这颗会“下雨”的天气模型大脑：CorrDiff！
你见过“从模糊预测中挖出细节”的 AI 吗？
今天介绍的 CorrDiff，就是一颗天气领域的“超分辨率大脑”——它能把全球粗略的天气预报数据，转换成高精度、真实感强的本地级天气预测图像，模拟未来的温度、风、降水乃至暴雨、冰雹等极端天气。
CorrDiff（Corrector Diffusion）是 NVIDIA 推出的天气生成式 AI 模型，采用扩散架构训练，专为大尺度天气数据的下采样与局部高精预测设计。它能将来自 GEFS 的 25km 分辨率全球预报，转化为 HRRR 标准的 3km 分辨率数据。
🔍 从“大概天气”→“未来实况模拟”，CorrDiff 可应用于：
🌪 极端气象灾害预警
🌧 城市级别降雨模拟
🛰 高分辨率合成数据生成
功能亮点
Corrector Diffusion｜预测修正
使用扩散架构修正低分辨率数据，生成高精度气象预测。
High-Precision Downscaling | 高保真预测
将 25km 数据下采样至 3km，提供更细致的天气预测。
Multiple Weather Variables | 天气变量
输出 8 种关键气象数据，涵盖风速、降水等多维度。
Commercial Use | 商用级产品
现已开放商用，适用于气象、灾害管理等领域。
01
气象应急预警
02
城市管理与农业预测
03
高质量合成气象数据生成
输入数据
Input Data
通过选择不同的事件
可以决定模拟的天气事件类型
此功能允许从一系列预设的天气事件中选择
轻松调动模型进行不同情境的预测。
Quality & Variation
质量变化
质量：数值越高生成天气预测图像质量越好
但所需时间也越长
变化数量：控制生成的预测结果的多样性
帮助理解不同情境下的天气变化
质量 变化数量
进入模拟
Weather Type
天气类型
在不同的模拟中，可选择关注的天气类型
如温度、风速、降水类型或降水量
细化模拟效果，针对特定气象现象进行预测
Output Style
输出样式
可选择不同的输出可视化样式
包括“Before/After Compare”对比展示
或使用“Output Blender”进行更复杂的图像混合效果
变化选择
Variation Selection
可以选择不同的变化类型
查看预测结果在不同设置下的表现差异
每个变化选项将展示略有不同的预测结果，帮助捕捉更多可能性。
PART 04
「模型名称」
📌 使用方式：
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