Elucidated Rolling Diffusion Models (ERDM)는 확률적 예측을 위한 강력한 도구인 확산 모델을 활용하여, 고차원 복잡계의 미래 상태를 개별적으로 예측하는 기존 방식의 한계를 극복하고자 개발되었습니다. ERDM은 rolling forecast 구조와 Elucidated Diffusion Models (EDM)의 뛰어난 성능을 결합한 최초의 프레임워크입니다. 이를 위해 ERDM은 EDM의 핵심 요소인 노이즈 스케줄, 네트워크 사전 조건화, Heun 샘플러를 rolling forecast 설정에 맞게 조정했습니다. ERDM은 중간 범위의 예측 지평에 모델 용량을 집중시키는 새로운 손실 가중치 방식, 사전 훈련된 EDM을 사용한 효율적인 초기화 전략, 점진적 디노이징 하에서 강력한 시공간 특징 추출을 위한 맞춤형 하이브리드 시퀀스 아키텍처를 통해 2D Navier-Stokes 시뮬레이션 및 ERA5 전 지구 기상 예측에서 기존 확산 기반 모델을 능가하는 성능을 보였습니다.
