論文の概要: GeoSynth: Contextually-Aware High-Resolution Satellite Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06637v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 22:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:59:06.748105
• Title: GeoSynth: Contextually-Aware High-Resolution Satellite Image Synthesis
• Title（参考訳）: GeoSynth: 環境に配慮した高分解能衛星画像合成
• Authors: Srikumar Sastry, Subash Khanal, Aayush Dhakal, Nathan Jacobs,
• Abstract要約: 衛星画像のグローバルなスタイルと画像駆動レイアウト制御による合成モデルを提案する。 我々は、自動生成されたキャプションとOpenStreetMapデータを用いて、ペア化された衛星画像の大規模なデータセットに基づいてモデルをトレーニングする。 その結果,本モデルは多種多様な高品質の画像を生成することができ,ゼロショットの一般化に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.822924588609674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present GeoSynth, a model for synthesizing satellite images with global style and image-driven layout control. The global style control is via textual prompts or geographic location. These enable the specification of scene semantics or regional appearance respectively, and can be used together. We train our model on a large dataset of paired satellite imagery, with automatically generated captions, and OpenStreetMap data. We evaluate various combinations of control inputs, including different types of layout controls. Results demonstrate that our model can generate diverse, high-quality images and exhibits excellent zero-shot generalization. The code and model checkpoints are available at https://github.com/mvrl/GeoSynth.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像のグローバルなスタイルと画像駆動レイアウト制御による合成モデルであるGeoSynthを提案する。 グローバルなスタイルコントロールは、テキストプロンプトまたは地理的ロケーションを介して行われる。 これらはそれぞれシーンのセマンティクスや地域的な外観の仕様化を可能にし、一緒に使用することができる。 我々は、自動生成されたキャプションとOpenStreetMapデータを用いて、ペア化された衛星画像の大規模なデータセットに基づいてモデルをトレーニングする。 我々は様々な種類のレイアウト制御を含む様々な制御入力の組み合わせを評価した。 その結果,本モデルは多種多様な高品質な画像を生成することができ,ゼロショットの一般化に優れることを示した。 コードとモデルチェックポイントはhttps://github.com/mvrl/GeoSynth.comで公開されている。

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