(cvpr2025) IceDiff: 高分辨率北极海冰预报

论文：(cvpr2025) IceDiff: High Resolution and High-Quality Arctic Sea Ice Forecasting with Generative Diffusion Prior
代码：https://github.com/EtronTech/IceDiff

这个论文主要研究高分辨率（6.25km）北极海冰密集度（SIC）的预测，提出了两阶段深度学习框架 IceDiff，实现了6.25km分辨率的海冰预测。整体思路比较简单，第一阶段预测结果，第二阶段对预测的结果进行超分辨率。

第一阶段的网络如下图所示，可以看出就是典型的U-Net结构，每个模块是Transformer block，在25km的分辨率上进行预测。

第二阶段的guided diffusion 如下图所示，$X_t$是输入的低分辨率图像，通过diffusion来恢复高分辨率的数据$X_0$。这个网络使用256x256的输入进行训练。训练好以后，就可以将第一阶段的预测结果超分到高分辨率。

实验部分可以参考作者论文，这里不过多介绍。