SRT: Super-Resolution for Time Series via Disentangled Rectified Flow

En 3 lignesSRT propose un framework de super-résolution pour séries temporelles via flux rectifié disentanglé. La méthode décompose l'entrée en composantes trend/saisonnière, les aligne via représentation neurale implicite, et utilise un mécanisme d'attention cross-résolution. SRT-large pré-entraîné démontre capacités zero-shot sur 9 datasets publics.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain