遥感
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GeoSynth: Contextually-Aware High-Resolution Satellite Image Synthesis（2024-04 CVPRW）
GeoSynth 提出了一种上下文感知的高分辨率卫星图像生成方法，通过结合多尺度生成和上下文一致性损失，实现了高质量的卫星图像合成。该模型能够在地理信息有限的条件下生成真实感强、细节丰富的图像，为遥感数据的生成和扩展提供了一个有效的解决方案。GeoSynth 的方法对于环境监测、城市规划等领域具有重要的应用潜力。原创 2024-10-29 20:56:58 · 1051 阅读 · 0 评论 -
DIFFUSIONSAT: A GENERATIVE FOUNDATION MODEL FOR SATELLITE IMAGERY(2024-ICLR)
DiffusionSat，这是迄今为止在公开的大型高分辨率遥感数据集上训练的最大的生成基础模型。 由于卫星图像很少有基于文本的字幕，因此来自斯坦福的作者将地理位置等相关元数据合并为条件信息。 本文提出的方法产生真实的样本，可用于解决多种生成任务，包括时间生成、给定多光谱输入的超分辨率和修复。 本文的方法优于以前最先进的卫星图像生成方法，是第一个大规模卫星图像生成基础模型。原创 2024-10-31 13:58:03 · 700 阅读 · 0 评论