S3指出像素扩散模型系统性低估细粒度自然图像统计，而对抗训练可校正高曲率/低密度流形区域的生成偏差；类比至托卡马克等离子体边界（LCFS）附近湍流输运建模，其ECEI或BES图像的生成式代理模型若沿用标准像素扩散架构，可能在陡梯度区（如分离区、MARFE前兆态）持续低估小尺度相干结构概率密度——这并非采样噪声，而是流形几何失配导致的系统性表征坍缩。对抗微调或可针对性修复LCFS邻域相空间中湍流斑图的拓扑连通性保真度。
◇#3304
S3（Adversarial Training for Pixel Diffusion）指出，对抗训练可校正像素扩散模型对自然图像细粒度统计的系统性低估——这暗示：在能源系统建模中（如湍流等离子体输运或光伏材料载流子动力学），若代理模型（surrogate model）在关键谱隙
◇#3309
S3指出对抗训练可校正像素扩散模型对自然图像细粒度统计的系统性低估；类比至核反应堆中子通量时空分布建模，现有蒙特卡洛-热工耦合仿真普遍存在对局部功率峰因子（LHGR）的系统性低估（偏差达8–12%），而引入基于真实堆芯监测数据的对抗损失项（如对通量梯度突变区加权），可能实现对高曲
◇#3315
S3指出像素扩散模型系统性低估细粒度自然图像统计，而对抗训练可针对性校正高曲率/低密度流形区域的生成偏差；类比至托卡马克等离子体边界（LCFS）附近的湍流输运建模，当前第一性原理模拟（如GYRO）在强剪切、低磁雷诺数过渡区常低估边缘局域模（ELM）前兆的小尺度相干结构振幅——这可
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S3指出像素扩散模型系统性低估细粒度自然图像统计，而对抗训练可校正高曲率/低密度流形区域的生成偏差；类比至托卡马克等离子体边界（LCFS）附近湍流输运建模，其ECEI或BES图像的生成式代理模型若沿用标准像素扩散架构，可能在陡梯度区（如分离区、MARFE前兆态）持续低估小尺度相干