論文の概要: C2GM: Cascading conditional generative cartography framework for multi-scale tile map generation with geographic feature constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04991v2
• Date: Thu, 17 Apr 2025 05:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-19 00:41:30.55704
• Title: C2GM: Cascading conditional generative cartography framework for multi-scale tile map generation with geographic feature constraints
• Title（参考訳）: C2GM: 地理的制約を考慮したマルチスケールタイルマップ生成のためのカスケード条件生成カルトグラフィーフレームワーク
• Authors: Chenxing Sun, Yongyang Xu, Xuwei Xu, Xixi Fan, Jing Bai, Xiechun Lu, Zhanlong Chen,
• Abstract要約: 本稿では,リモートセンシング画像からマルチスケールタイルマップを生成する新しいフレームワークであるC2GMを提案する。 リモートセンシング画像とカスケード参照二重分岐入力からオブジェクトの事前情報を抽出する条件付き特徴フュージョンエンコーダを実装した。 C2GMは、すべてのメトリクスにおける最先端(SOTA)のパフォーマンスを一貫して達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.414525855161937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-scale maps are essential representations of surveying and cartographic results, serving as fundamental components of geographic services. Current image generation networks can quickly produce map tiles from remote-sensing images. However, generative models designed for natural images often focus on texture features, neglecting the unique characteristics of remote-sensing features and the scale attributes of tile maps. This limitation in generative models impairs the accurate representation of geographic information, and the quality of tile map generation still needs improvement. Diffusion models have demonstrated remarkable success in various image generation tasks, highlighting their potential to address this challenge. This paper presents C2GM, a novel framework for generating multi-scale tile maps through conditional guided diffusion and multi-scale cascade generation. Specifically, we implement a conditional feature fusion encoder to extract object priors from remote sensing images and cascade reference double branch input, ensuring an accurate representation of complex features. Low-level generated tiles act as constraints for high-level map generation, enhancing visual continuity. Moreover, we incorporate map scale modality information using CLIP to simulate the relationship between map scale and cartographic generalization in tile maps. Extensive experimental evaluations demonstrate that C2GM consistently achieves the state-of-the-art (SOTA) performance on all metrics, facilitating the rapid and effective generation of multi-scale large-format maps for emergency response and remote mapping applications.
• Abstract（参考訳）: マルチスケール地図は測量や地図作成に欠かせないものであり、地理的サービスの基本的構成要素となっている。 現在の画像生成ネットワークは、リモートセンシング画像から地図タイルを迅速に生成できる。 しかし、自然画像用に設計された生成モデルは、しばしばテクスチャの特徴に焦点を合わせ、リモートセンシングの特徴やタイルマップのスケール特性を無視する。 生成モデルにおけるこの制限は地理的情報の正確な表現を損なうものであり、タイルマップ生成の品質は依然として改善が必要である。 拡散モデルは様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めており、この課題に対処する可能性を強調している。 本稿では,条件付き誘導拡散とマルチスケールカスケード生成によるマルチスケールタイルマップ生成のための新しいフレームワークであるC2GMを提案する。 具体的には、リモートセンシング画像とカスケード参照二重分岐入力からオブジェクトを抽出する条件付き特徴融合エンコーダを実装し、複雑な特徴の正確な表現を保証する。 低レベル生成タイルは高レベルマップ生成の制約として機能し、視覚的連続性を高める。 さらに,CLIPを用いて地図スケールのモダリティ情報を組み込んで,地図スケールとタイルマップの地図一般化の関係をシミュレートする。 広範囲な実験的評価により、C2GMはあらゆる指標で常に最先端(SOTA)の性能を達成し、緊急対応や遠隔マッピングへの応用のために、高速かつ効果的に大規模地図を作成できることが示されている。

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