物理与 AI for Science
突破级
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问题与背景：用扩散模型生成物理可行流场时，常见问题是物理约束只是软惩罚，难以保证不可压缩性、边界条件和复杂几何上的一致性。
方法/新意：这篇工作把 diffusion 生成和 manifold/projection 约束结合起来，通过 projection-constrained 机制让生成过程更接近严格物理可行集合，而不是事后打补丁。重点在于把流体约束内嵌进生成过程。
意义/放在仓库中的位置：它属于 AI x physics / generative scientific modeling 主线，和 WALRUS、Mac-Diff、DiffPharma 处在‘生成模型进入科学对象空间’这条路线。对物理一致生成特别有代表性。
局限/为何不再升一级：当前主要集中在二维不可压流生成这一类问题，外溢虽有但还不足以升到更高一级。更像强物理生成方法，而不是总范式改写。