論文の概要: ReFlowSET: Representation-Aligned Latent Flow Matching for SAR-to-EO Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00968v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 09:25:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.519593
• Title: ReFlowSET: Representation-Aligned Latent Flow Matching for SAR-to-EO Image Translation
• Title（参考訳）: ReFlowSET: SAR-to-EO画像変換のための表現型潜在フローマッチング
• Authors: Jeonghyeok Do, Seungchul Lee, Munchurl Kim,
• Abstract要約: SAR-to-EO画像変換は、合成開口レーダ(SAR)観測から電気光学(EO)画像を生成することを目的としている。 既存の遅延拡散法は、典型的には所定のオートエンコーダを継承するが、再構成の忠実度はコーデックやモダリティによって大きく異なる。 本稿では,共同SAR-EO再構築監査を通じて,その継承を選択する条件付き遅延フローマッチングフレームワークであるReFlowSETを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.763721439976337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: SAR-to-EO image translation aims to generate electro-optical (EO) imagery from synthetic aperture radar (SAR) observations. Existing latent diffusion approaches typically inherit a predetermined autoencoder, although reconstruction fidelity can vary substantially across codecs and modalities. Because the latent codec affects the round-trip preservation of both SAR conditions and EO targets, codec selection constitutes a fundamental design choice; nevertheless, existing methods largely rely on codecs pretrained on natural images. To remedy this, we introduce ReFlowSET, a conditional latent flow-matching framework that selects its codec through a joint SAR--EO reconstruction audit. Rather than inheriting a heavyweight pretrained generator, ReFlowSET trains a substantially smaller conditional DiT from scratch in the selected latent space, using dual-stream SAR conditioning followed by joint feature refinement. To provide semantic guidance for this from-scratch training, intermediate noisy-EO features are aligned with clean target-EO representations extracted by a frozen vision foundation model. This alignment is used only during training and introduces no additional inference cost. Experiments on QXS-SAROPT and SAR2Opt demonstrate state-of-the-art performance across diverse perceptual fidelity and distributional metrics. Code and pretrained weights are publicly available at https://github.com/KAIST-VICLab/ReFlowSET.
• Abstract（参考訳）: SAR-to-EO画像変換は、合成開口レーダ(SAR)観測から電気光学(EO)画像を生成することを目的としている。 既存の遅延拡散法は、典型的には所定のオートエンコーダを継承するが、再構成の忠実度はコーデックやモダリティによって大きく異なる。 遅延コーデックはSAR条件とEO目標の両方のラウンドトリップ保存に影響を与えるため、コーデックの選択は基本的な設計上の選択となっている。 そこで我々は,共同SAR-EO再構築監査を通じてコーデックを選択する条件付き潜在フローマッチングフレームワークReFlowSETを紹介する。 ReFlowSETは重い予訓練発電機を継承する代わりに、選択された潜在空間のスクラッチからかなり小さな条件付きDiTを訓練し、デュアルストリームSARコンディショニングと継手機能改善を施した。 このオフスクラッチトレーニングのセマンティックガイダンスを提供するため、凍結した視覚基盤モデルにより抽出されたクリーンターゲットEO表現に中間ノイズEO特徴を一致させる。 このアライメントはトレーニングでのみ使用され、追加の推論コストを導入しない。 QXS-SAROPTとSAR2Optの実験は、様々な知覚の忠実度と分布のメトリクスで最先端のパフォーマンスを示す。 コードと事前トレーニングされたウェイトはhttps://github.com/KAIST-VICLab/ReFlowSETで公開されている。

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