論文の概要: Fose: Fusion of One-Step Diffusion and End-to-End Network for Pansharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17202v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 03:28:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.233771
• Title: Fose: Fusion of One-Step Diffusion and End-to-End Network for Pansharpening
• Title（参考訳）: Fose:パンシャーピングのためのワンステップ拡散とエンド・ツー・エンドネットワークの融合
• Authors: Kai Liu, Zeli Lin, Weibo Wang, Linghe Kong, Yulun Zhang,
• Abstract要約: 軽量ネットワークFoseを得るための新しい4段階トレーニング戦略を提案する。 パンシャーピング用SOTA DMの1段階蒸留を行い,50段階から1段階までの推算過程を圧縮した。 ベースラインDMと比較して7.42倍の高速化を実現し,性能も向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.98262335768959
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pansharpening is a significant image fusion task that fuses low-resolution multispectral images (LRMSI) and high-resolution panchromatic images (PAN) to obtain high-resolution multispectral images (HRMSI). The development of the diffusion models (DM) and the end-to-end models (E2E model) has greatly improved the frontier of pansharping. DM takes the multi-step diffusion to obtain an accurate estimation of the residual between LRMSI and HRMSI. However, the multi-step process takes large computational power and is time-consuming. As for E2E models, their performance is still limited by the lack of prior and simple structure. In this paper, we propose a novel four-stage training strategy to obtain a lightweight network Fose, which fuses one-step DM and an E2E model. We perform one-step distillation on an enhanced SOTA DM for pansharping to compress the inference process from 50 steps to only 1 step. Then we fuse the E2E model with one-step DM with lightweight ensemble blocks. Comprehensive experiments are conducted to demonstrate the significant improvement of the proposed Fose on three commonly used benchmarks. Moreover, we achieve a 7.42 speedup ratio compared to the baseline DM while achieving much better performance. The code and model are released at https://github.com/Kai-Liu001/Fose.
• Abstract（参考訳）: パンシャーペンは高分解能マルチスペクトル画像(LRMSI)と高分解能パンクロマティック画像(PAN)を融合して高分解能マルチスペクトル画像(HRMSI)を得る重要な画像融合タスクである。 拡散モデル(DM)とエンドツーエンドモデル(E2E)の開発はパンシャーピングのフロンティアを大幅に改善した。 DMは多段階拡散を用いて, LRMSI と HRMSI の残差を正確に推定する。 しかし、マルチステッププロセスは計算能力が大きく、時間を要する。 E2Eモデルについては、以前の構造と単純な構造が欠如しているため、その性能は依然として制限されている。 本稿では,一段階DMとE2Eモデルを融合した軽量ネットワークFoseを実現するための,新しい4段階トレーニング戦略を提案する。 パンシャーピング用SOTA DMの1段階蒸留を行い,50段階から1段階までの推算過程を圧縮した。 次に、E2Eモデルを1ステップのDMと軽量アンサンブルブロックで融合する。 一般的な3つのベンチマークで提案したFoseの大幅な改善を示すための総合的な実験を行った。 さらに,ベースラインDMと比較して7.42の高速化率を実現し,性能も向上した。 コードとモデルはhttps://github.com/Kai-Liu001/Foseで公開されている。

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