arXiv:2507.02608v4 Announce Type: replace 
Abstract: The steep computational cost of diffusion models at inference hinders their use as fast physics emulators. In the context of image and video generation, this computational drawback has been addressed by generating in the latent space of an autoencoder instead of the pixel space. In this work, we investigate whether a similar strategy can be effectively applied to the emulation of dynamical systems and at what cost. We find that the accuracy of latent-space emulation is surprisingly robust to a wide range of compression rates (up to 1000x). We also show that diffusion-based emulators are consistently more accurate than non-generative counterparts and compensate for uncertainty in their predictions with greater diversity. Finally, we cover practical design choices, spanning from architectures to optimizers, that we found critical to train latent-space emulators.

تستكشف دراسة حديثة إمكانية استخدام نماذج الانتشار الكامنة كأدوات فعالة لمحاكاة الفيزياء، حيث تتناول التكاليف الحاسوبية العالية المرتبطة عادةً بهذه النماذج. من خلال تحويل التركيز من مساحة البكسل إلى الفضاء الكامن، يسعى الباحثون إلى تحسين سرعة ودقة محاكاة الأنظمة الديناميكية. يمكن أن يكون لهذا التقدم تأثير كبير على المجالات التي تعتمد على النمذجة السريعة والدقيقة، مما يسهل على العلماء إجراء التجارب وتطوير تقنيات جديدة.

Un estudio reciente explora el potencial de los modelos de difusión latente como herramientas eficientes para la emulación de la física, abordando los altos costos computacionales que suelen asociarse con estos modelos. Al cambiar el enfoque del espacio de píxeles al espacio latente, los investigadores buscan mejorar la velocidad y precisión de la simulación de sistemas dinámicos. Este avance podría tener un impacto significativo en los campos que dependen de la modelización rápida y precisa, facilitando así los experimentos y el desarrollo de nuevas tecnologías.

Une étude récente explore le potentiel des modèles de diffusion latente comme outils efficaces pour l'émulation physique, abordant les coûts computationnels élevés généralement associés à ces modèles. En déplaçant l'accent de l'espace pixel à l'espace latent, les chercheurs visent à améliorer la vitesse et la précision de la simulation des systèmes dynamiques. Cette avancée pourrait avoir un impact significatif sur les domaines qui dépendent de la modélisation rapide et précise, facilitant ainsi les expériences et le développement de nouvelles technologies.

A recent study explores the potential of latent diffusion models as efficient tools for physics emulation, addressing the high computational costs typically associated with these models. By shifting the focus from pixel space to latent space, researchers aim to enhance the speed and accuracy of simulating dynamical systems. This advancement could significantly impact fields that rely on rapid and precise modeling, making it easier for scientists to conduct experiments and develop new technologies.

Lost in Latent Space: An Empirical Study of Latent Diffusion Models for Physics Emulation

Was this article worth reading? Share it

LucidQuery AI

Uwear

GPTHumanizer

Deptho.ai

Dynamiq

AiReelGenerator.com

Ready to build your own newsroom?