Nov, 2023

地球观测应用中的扩散模型：从云去除到城市变化检测

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TL;DR利用扩散模型在地球观测数据方面带来的先进人工智能技术的进展，在新的情境中将具有很高的潜力。论文通过介绍一系列生成模型，并提出和分析三个应用案例，展示了基于扩散方法在卫星图像数据领域的潜力，即云去除和图像修复、用于变化检测任务的数据集生成以及城市重新规划。
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发现论文，激发创造
  • 地球观测中的数据增强：扩散模型方法

    通过集成扩散模型，我们提出了一种新的四阶段方法来改善数据扩增的多样性，通过使用元提示生成指令，运用通用视觉 - 语言模型生成丰富的标题，微调地球观测扩散模型，并迭代地进行数据扩增，从而提高地球观测影像的语义丰富性和多样性。

    Jun, 2024

  • 视觉中的生成人工智能：模型、度量和应用的综述

    这篇综述论文提供了关于生成式 AI 扩散和传统模型的全面概述，主要介绍了它们的基本技术、在不同领域的应用以及所面临的挑战，旨在为研究人员和从业者提供全面了解，并激发未来在这个令人兴奋的人工智能领域的创新。

    Feb, 2024

  • DiffusionSat：卫星遥感图像的生成基础模型

    DiffusionSat 是迄今为止最大的生成基础模型，使用公开可获得的大型高分辨率遥感数据集进行训练，实现对多个生成任务的解决，包括时间生成、多光谱输入的超分辨率和修复。同时它在卫星图像生成方面优于以前的最先进方法，也是第一个针对卫星图像的大规模生成基础模型。

    Dec, 2023

  • 扩散模型与遥感相遇：原理、方法和展望

    扩散模型在遥感领域具有巨大潜力，在图像处理方面取得了重要进展。该研究对扩散模型在遥感领域的应用进行了全面回顾，涵盖了图像生成、增强和解释等方面，并对现有模型的局限性与进一步研究方向进行了探讨和总结。

    Apr, 2024

  • 视觉计算扩散模型的最新进展

    视觉计算领域因生成人工智能的出现而快速发展，介绍了扩散模型的基本数学概念、稳定扩散模型的实现细节和设计选择，以及包括个性化、条件设定、反转等在内的这些生成人工智能工具的重要方面的综述。此外，它还对基于扩散的生成和编辑的迅速增长的文献进行了全面的概述，按照生成介质的类型进行分类，其中包括 2D 图像、视频、3D 对象、运动和 4D 场景。最后，我们讨论了可用的数据集、度量标准、开放性挑战和社会影响。这个综述为研究人员、艺术家和从业者提供了一个直观的起点来探索这个令人兴奋的主题。

    Oct, 2023

  • 时间序列预测中扩散模型的崛起

    本研究调查了扩散模型在时间序列预测中的应用，介绍了扩散模型的背景信息、条件方法以及其在时间序列预测中的应用，并对 11 个具体的时间序列实现进行了分析、比较和介绍。本研究在扩散模型在时间序列预测中的应用和对当前领域的最新研究方向提供了全面的探索，为人工智能和时间序列分析领域的研究人员提供了有价值的资源。

    Jan, 2024

  • Sat2Scene: 基于扩散的卫星图像三维城市场景生成

    利用扩散模型与神经渲染技术，提出了一种新颖的直接生成三维场景的方法，该方法能够从卫星图像中生成逼真的街景图像序列和跨视角城市场景。

    Jan, 2024

  • 面向应用数学家的生成人工智能扩散模型简介

    生成人工智能是指生成合成但逼真的输出的算法。扩散模型在图像生成人工智能中目前达到最高水平，并在包括文本到图像生成器和大型语言模型在内的更通用工具中起着关键作用。

    Dec, 2023

  • 扩散模型：方法和应用综述

    本文概述了 “扩散模型” 在图像合成、视频生成、分子设计等领域中的应用，并将相关研究分为三大类：高效采样、改进似然估计和处理具有特殊结构的数据。此外，还探讨了将扩散模型与其他生成模型相结合以获得更好结果的潜能，在计算机视觉、自然语言生成、时态数据模型等领域具有广泛的应用。本文旨在提供一个全面的扩散模型综述，指出其重点研究领域并指向未来的研究方向。

    Sep, 2022

  • 时间序列应用的扩散模型：一项调查

    本篇综述着重探讨了基于扩散模型的时间序列预测、插补和生成方法，并比较了不同应用的方法及其联系，最后总结了现有的限制与未来的发展方向。

    May, 2023