Mar, 2024

CRS-Diff: 可控卫星遥感基础模型生成

PDF
TL;DR提出了一种专门针对遥感图像生成的扩散建模框架 CRS-Diff，利用扩散模型的内在优势并整合先进的控制机制，以确保图像不仅在视觉上清晰，而且充满地理和时间信息。综合评估证明，CRS-Diff 在图像质量和多样性方面相对于之前的方法具有卓越的生成能力。
diffusion modelsimage generationremote sensing imagescrs-diffcontrol mechanisms
发现论文，激发创造
  • 远程扩散

    利用 RSICD 數據集訓練了具有 0.2 損失的 Stable Diffusion 模型，並通過合成數據集和定制遙感 LLM 進行了 Land Use Land Classification 任務，但由於標題質量和模型表現的挑戰，生成的圖像和數據集的質量有所不足。

    May, 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

  • RSDiff：基于扩散模型的遥感图像生成

    通过渐进式扩散模型，纯基于文本提示逐渐生成高分辨率的卫星图像，并在远程感知领域取得了优越的超分辨率结果与真实地理特征的生成。

    Sep, 2023

  • Diffusion-RSCC: 遥感图像中变化描述的扩散概率模型

    遥感图像变化标题生成（RSICC）旨在生成人类化语言，描述双时相遥感图像对之间的语义变化。我们提出了一种概率扩散模型来解决传统变化标题生成任务中的像素级差异对地形变化定位的影响，并在 LEVIR-CC 数据集上进行了广泛实验，展示了我们 Diffusion-RSCC 的有效性及其各个组成部分。

    May, 2024

  • 基于语义指导的大规模因子化遥感图像超分辨率生成扩散先验

    通过利用预训练的生成模型作为先验，结合结构和语义线索，以及提取感知一致的传感器特性并模拟其分布，从而提高遥感影像的超分辨率。实验证明了该方法的卓越性能和广泛适用性。

    May, 2024

  • 超分辨率遥感图像中云雾消除的扩散增强

    该研究提出了一种基于扩散增强的云去除框架，利用超分辨率图像生成和逐层训练策略，实现了对光学遥感图像中云层的准确去除，大幅提高了图像的感知质量和信号保真度。

    Jan, 2024

  • 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

  • DDRF: 遥感图像融合的去噪扩散模型

    本篇文章将去噪扩散模型引入图像融合领域，将融合任务作为图像到图像的转换，设计两种不同的条件注入模块，即风格转换调制和小波调制，注入粗粒度风格信息和细粒度高低频信息来生成融合图像，并讨论去噪扩散模型在图像融合中的残差学习和目标函数选择。基于定量和定性评估的广泛实验结果表明，在图像融合任务中具有最先进的结果和良好的泛化性能，希望本文可以激发其他工作的灵感，并深入了解该领域，以更好地将扩散模型应用于图像融合任务。

    Apr, 2023

  • 跨越空间和时间分辨率的桥梁建设：基于变化先验和条件扩散模型的参考图像超分辨率

    利用土地覆盖变化的先验信息来指导去噪过程的变化感知扩散模型用于参考图像超分辨率重建，通过将先验信息注入去噪模型，提高未改变区域参考信息的利用和已改变区域语义相关内容的重建，以此来改善模型性能。

    Mar, 2024