文本调制扩散模型

跨卫星统一泛锐化

引入卫星物理属性作为文本提示，赋予模型跨卫星的元知识，使其能够处理具有不同空间与光谱属性的低分辨率多光谱图像。

Xing, Yinghui · Litao, Qu · 张世周 · Jiapeng, Feng · 张秀伟 · 张艳宁

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024

技术优势

泛化到未见数据

不仅在测试数据集上达到最优，还能泛化到训练中未出现的卫星数据集，具有实际应用价值。

性能领先

在多个卫星数据集上的定性和定量指标均优于现有方法，确立了新的性能标杆。

代码开源可用

官方实现已在GitHub公开，便于研究者快速复现和集成到现有流程。

应用场景

• 遥感图像处理：用单一模型处理不同卫星的泛锐化任务，无需为每个传感器单独训练。
• 多源图像融合：融合PAN与MS图像时保持光谱与空间一致性，适应不同成像特性。
• 生成式模型：扩散模型结合文本条件，提升生成质量并降低对训练数据分布的依赖。