# 生成式降尺度

曼彻斯特大学物理学家 David Topping 与 Hao Zhang 联合 NVIDIA Earth-2 团队，将原本用于天气的生成式模型迁移到空气质量预报：他们用一年英国逐小时化学-气候模拟数据训练 Earth-2 CorrDiff 生成式降尺度模型，在 Isambard-AI 单个八 GPU 节点上两天完成训练，得到 2-3 平方公里分辨率的英国全境污染模型，并加入 Earth-2 StormCast 实现直接使用空气质量观测的时间依赖预报，同时演示了在 DGX Spark 桌面 AI 系统上运行推理与小型训练，团队计划开源训练数据与工作流以便其他国家与地区训练本地模型。

曼彻斯特大学物理学家 David Topping 与 Hao Zhang 联合 NVIDIA Earth-2 团队，将原本用于天气的生成式模型迁移到空气质量预报：他们用一年英国逐小时化学-气候模拟数据训练 Earth-2 CorrDiff 生成式降尺度模型，在 Isambard-AI 单个八 GPU 节点上两天完成训练，得到 2-3 平方公里分辨率的英国全境污染模型，并加入 Earth-2 StormCast 实现直接使用空气质量观测的时间依赖预报，同时演示了在 DGX Spark 桌面 AI 系统上运行推理与小型训练，团队计划开源训练数据与工作流以便其他国家与地区训练本地模型。