論文の概要: RSDiff: Remote Sensing Image Generation from Text Using Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02455v2
• Date: Sat, 05 Oct 2024 08:42:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:38:16.160543
• Title: RSDiff: Remote Sensing Image Generation from Text Using Diffusion Model
• Title（参考訳）: RSDiff:拡散モデルを用いたテキストからのリモートセンシング画像生成
• Authors: Ahmad Sebaq, Mohamed ElHelw,
• Abstract要約: 本研究では,高解像度衛星画像をテキストプロンプトから合成するための2段階拡散モデル手法を提案する。 このパイプラインは、テキスト入力に基づいて初期画像を生成する低解像度拡散モデル(LRDM)と、これらの画像を高解像度出力に洗練する超解拡散モデル(SRDM)から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8747606955991705
• License:
• Abstract: The generation and enhancement of satellite imagery are critical in remote sensing, requiring high-quality, detailed images for accurate analysis. This research introduces a two-stage diffusion model methodology for synthesizing high-resolution satellite images from textual prompts. The pipeline comprises a Low-Resolution Diffusion Model (LRDM) that generates initial images based on text inputs and a Super-Resolution Diffusion Model (SRDM) that refines these images into high-resolution outputs. The LRDM merges text and image embeddings within a shared latent space, capturing essential scene content and structure. The SRDM then enhances these images, focusing on spatial features and visual clarity. Experiments conducted using the Remote Sensing Image Captioning Dataset (RSICD) demonstrate that our method outperforms existing models, producing satellite images with accurate geographical details and improved spatial resolution.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像の生成と向上はリモートセンシングにおいて重要であり、正確な分析には高品質で詳細な画像が必要である。 本研究では,高解像度衛星画像をテキストプロンプトから合成するための2段階拡散モデル手法を提案する。 このパイプラインは、テキスト入力に基づいて初期画像を生成する低解像度拡散モデル(LRDM)と、これらの画像を高解像度出力に洗練する超解拡散モデル(SRDM)から構成される。 LRDMはテキストと画像の埋め込みを共有潜在空間にマージし、重要なシーンの内容と構造をキャプチャする。 SRDMはこれらの画像を強化し、空間的特徴と視覚的明瞭さに焦点を当てる。 RSICD(Remote Sensing Image Captioning Dataset)を用いて行った実験では,提案手法が既存のモデルより優れており,正確な地理的詳細を持つ衛星画像が生成され,空間分解能が向上していることが示された。

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