....................................... Vårt konvolutionella neurala nätverk lär sig att generera mycket detaljerade, och temporalt sammanhängande funktioner baserade på ett låg-upplösningsfält som innehåller ett enda tidssteg av densitet och hastighetsdata. Vi introducerar en ny discriminator som ser till att de syntetiserade detaljerna förändras smidigt över tiden. Vi föreslår en tidssammanhängande generativ modell som tar itu med problemet med superupplösning för vätskeflöden. Vårt arbete representerar en första metod för att syntetisera fyradimensionella fysikfält med neurala nätverk. Baserat på ett villkorat generativt kontradiktoriskt nätverk som är utformat för att dra slutsatser av tredimensionella volymdata genererar vår modell konsekventa och detaljerade resultat genom att använda en ny temporal discriminator, utöver den vanliga rumsliga. Våra experiment visar att generatorn kan sluta sig till mer realistiska högupplösta detaljer genom att använda ytterligare fysiska storheter, såsom lågupplösta hastigheter eller vorticiteter. Förutom förbättringar i utbildningsprocessen och i de genererade resultaten, dessa ingångar erbjuder medel för konstnärlig kontroll också.
En tidssammanhängande Generative Adversarial Network (GAN) utformades för röksimulering super-upplösning REF, ta bort beroendet av Lagrangian spårning av funktioner i den tidigare metoden.
tempoGAN: A Temporally Coherent, Volumetric GAN for Super-resolution Fluid Flow
{'venue': 'ACM Trans. Graph. 37, 4, Article 95 (July 2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}