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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。

什么是 CorrDiff

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。

应用场景

01

气象应急预警

CorrDiff 可快速模拟特定区域如飓风、强对流等极端天气事件的空间分布与发展趋势，辅助提前部署救灾资源。

02

城市管理与农业预测

从国家级天气预报“放大”出城市级降雨图，预测细致至街道，可用于城市排涝、交通调度、农业灌溉等领域。

03

高质量合成气象数据生成

训练新一代气象识别 CorrDiff 可合成大批量、多变体的真实感“天气场景数据”，作为算法的训练集或验证集。

操作指南

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。

质量变化Quality & Variation

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

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。

如何使用

「模型名称」CorrDiff     

📌 使用方式：

> 访问登录 Lichan CGC 平台> 关键词检索资源 CorrDiff> 点击【资源下载】下载 NIM 资源> 或点击【尝鲜试用】在线体验 NIM 服务

立即前往：

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