这项工作通过使用生成建模中的扩散模型直接生成三维空间中探测器里的能量沉积几千个空间点的点云，从而实现了高精度和速度的粒子模拟，表现出很好的物理相关分布建模。

May, 2023

介绍了一种基于深度神经网络的准确，快速的电磁量能器模拟方法，可以快速生成大量实验数据，突破了现有算法和计算资源难以满足需求的问题，为探索物理学新领域提供了可能。

May, 2017

通过使用流式超分辨率模型 SuperCalo，可以快速地将高维的细粒度量能计量器沉降（shower）从粗粒度沉降中提升，从而降低计算成本、内存需求和生成时间。此外，通过 SuperCalo 提升的沉降具有高度的变异性，使得可以从较少的粗粒度沉降中高保真地提升大量高维沉降，进一步减少了生成时间。

Aug, 2023

利用物理、计算机视觉和统计学的多元指标对三种生成模型进行了全面评估，发现 CaloDiffusion 和 CaloScore 生成模型具有最准确的粒子阵列模拟，但仍有改进的空间，发现了评估模型在准确复制 Geant4 数据方面的局限性。

Jun, 2024

本文比较了两种最先进的基于分数的模型在相同的电磁量能器模拟数据集上的表现，论文探讨了如何用点云数据更自然地处理这类数据。

Jul, 2023

使用生成对抗网络（GANs）的新型快速模拟技术 extsc {CaloGAN}，针对长轴分段式银河系中电磁淋浴进行建模并实现与现有全模拟技术相当甚至更好的 CPU（100x-1000x）和 GPU 上速度快（高达约 10 ^ 5 倍）

Dec, 2017

利用生成对抗网络模型以及选择性多样性增强损失来模拟大型强子对撞机中 ALICE 实验的 Zero Degree Calorimeter 产生的探测器响应，从而提供了与传统蒙特卡洛方法相比显著加速的方法。

Jun, 2024

iCaloFlow 是一种基于归纳序列正规化流的快速探测器模拟框架，使用教师 - 学生蒸馏来提高采样速度。它能够在～10-100 倍于之前考虑的探测器几何形状的高精度模拟中发挥正规化流的潜力。

May, 2023

大型强子对撞机的高亮度时代在碰撞事件分析中面临着重大的计算挑战。我们介绍了一种将生成模型和量子退火相结合的技术，用于高能粒子与量热器之间相互作用的快速高效模拟。

Dec, 2023

利用神经网络分类器和生成模型直接模拟卡路里计数器的响应，大幅提高了模拟速度并保持高保真度。

Jun, 2023