潜变量注入

NS-Diff：流体纳维-斯托克斯引导的强化学习视频扩散

NS-Diff: Fluid Navier-Stokes Guided Video Diffusion via Reinforcement Learning

把简化的 Navier-Stokes 约束与最小加加速度原理写成可微/策略梯度的奖励，用来微调视频扩散模型，为「生成结果要符合物理」这类需求提供了可复用的 RL 后训练范式；其噪声鲁棒的运动区域检测与物理条件潜变量注入也可直接迁移到其他条件视频生成任务。