Modelo generativo de difusión que reescala (downscaling) datos meteorológicos de baja resolución a 2 km de resolución en dos pasos: regresión de la media y refinado por difusión.
Según NVIDIA genera imágenes de resolución 12,5 veces mayor que los modelos numéricos actuales y órdenes de magnitud más rápido; la Administración Meteorológica de Taiwán lo usa para tifones.
Presentado en GTC 2024 dentro de Earth-2 y desde entonces como NIM y modelo de la plataforma; hay checkpoints abiertos en Hugging Face (p. ej. nvidia/corrdiff-cmip6-era5, enero de 2026).
Reescalado de 25 km a 2 km; puede sintetizar variables como precipitación que no están en la entrada; conjuntos de miembros en un solo nodo de GPU.
