Mar, 2024

自适应语义增强去噪扩散概率模型在遥感图像超分辨率中的应用

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TL;DR提出了一种自适应语义增强的 DDPM 模型，通过引入 Transformer 来提高 DDPM 的保留细节能力，解决了噪声生成过程中的高频细节重建问题，并通过残差特征融合策略在多个层次上实现了两个解码器之间的信息交换，进而在超分辨率和下游应用中取得了出色的性能。
remote sensing image super-resolutiondenoising diffusion probabilistic modeladaptive semantic-enhanced ddpmadaptive diffusion transformer decoderresidual feature fusion strategy
发现论文，激发创造
  • EDiffSR: 一种高效的远程感知图像超分辨率扩展的扩散概率模型

    本论文介绍了一种用于高效遥感图像超分辨率的扩散概率模型（DPM）EDiffSR，并结合了高效的激活网络（EANet）和条件先验增强模块（CPEM），以提高遥感图像的视觉质量和细节恢复能力。

    Oct, 2023

  • 双扩散：用于 RSI 中盲超分辨率重建的双条件去噪扩散概率模型

    本文介绍了一种基于双条件去噪扩散概率模型的盲超分辨率重建框架，围绕核估计和重构进度引入了双向扩散，通过构建基于 DDPM 的核预测器和重建器实现了从 LR 图像到 HR 图像的映射，实验结果证明了我们提出的方法在盲超分辨率重建方面的优越性。

    May, 2023

  • SatDM：使用扩散模型进行语义布局调节的合成逼真卫星图像

    利用条件 DDPM 模型生成高质量、多样化和准确的卫星图像，以及改进噪声调度、自适应归一化和自注意机制，通过算法和人类意见研究验证其在数据增强等实际应用中的有效性。

    Sep, 2023

  • 通过扩散模型实现语义图像合成

    本篇论文提出了一种基于 DDPM 的新型框架，用于语义图像合成，通过条件扩散模型来处理语义布局与噪声图像，而引入分类器自由的引导采样策略来进一步提高了生成质量和语义可解释性。

    Jun, 2022

  • 基于区域降噪扩散概率模型的 SAR 去斑

    SAR 影像消斑技术的新方法 R-DDPM，基于生成模型，通过区域去噪扩散概率模型实现了多尺度合成孔径雷达（SAR）影像的消斑，具有优于现有方法的卓越性能。

    Jan, 2024

  • 加速的条件扩散模型用于单图超分辨率

    本研究提出了一种名为 ACDMSR（accelerated conditional diffusion model for image super-resolution）的新型扩散模型，通过预先训练的 SR 模型提供给定 LR 图像的条件图像来实现优秀的超分辨率结果，从而在可实践的场景中生成更具视觉逼真感的低分辨率图像。

    Jul, 2023

  • ResEnsemble-DDPM：残差去噪扩散概率模型的集成学习

    将去噪扩散概率模型与现有的端到端模型相融合，通过集成学习引入残差项，提出 ResEnsemble-DDPM 模型，进一步提升图像分割模型的性能，并且该集成学习策略可推广到图像生成的其他任务，具有强大的竞争力。

    Dec, 2023

  • 利用共享表示优化去噪扩散概率模型

    本研究提出一种名为 SR-DDPM 的新方法，通过利用少样本表示学习技术，解决面临有限数据的多任务图像生成挑战，以提高图像质量，并在标准图像数据集上对其进行评估，发现其在 FID 和 SSIM 指标上优于无条件和有条件的 DDPM。

    Nov, 2023

  • 扩散模型中的 SAR 图像合成

    通过使用特定类型的扩散模型（DDPM）在合成孔径雷达（SAR）领域实现有条件和无条件图像生成，本研究表明 DDPM 在质量上以及定性和定量效果上都优于现有的基于 GAN 的方法，并展示了预训练对于提高 SAR 图像生成质量的益处。

    May, 2024

  • AniRes2D：二维 MR 超分辨率的各向异性残差增强扩散

    使用去噪扩散概率模型对各向异性低分辨率磁共振图像进行超分辨率重建，提出了结合残差预测的 AniRes2D 新方法。实验结果表明 AniRes2D 在定量度量、视觉质量和跨域评估等方面优于其他基于 DDPM 的模型。此外，通过逐层超分辨率重建，使用训练好的 AniRes2D 减少了头骨伪影，并与最近的自监督 3D 超分辨率方法进行了对比。此外，我们还探索了噪声条件增强作为 DDPM-based SR 模型的一种替代增强技术，但发现它会降低性能。我们的研究结果为各向异性磁共振图像的超分辨率重建应用提供了有价值的见解。

    Dec, 2023