CrossTF：跨视图时频扩散实现极端感知的时间序列生成

研究者提出跨视图时频扩散框架 CrossTF，利用时间视图与频率视图去噪器之间的差异实现极端感知的时间序列生成，其关键发现是极端敏感的跨视图不对称性，并据此在训练冻结两个去噪器后，仅需在后期跨视图窗口内用基于极值理论的目标学习分步融合参数。在七个真实数据集上对比 11 个基线，CrossTF 将极端保真度提升 26.1%，整体性能提升 7.4%。