論文の概要: One Model, Two Worlds: Bidirectional Sonar-Optical Translation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.06253v1
- Date: Sat, 05 Sep 2026 20:37:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-12 06:21:39.653287
- Title: One Model, Two Worlds: Bidirectional Sonar-Optical Translation
- Title（参考訳）: 1つのモデル、2つの世界:双方向ソナー-オプティカル翻訳
- Abstract要約: 生成モデルの共有は物理の共有を必要としないと我々は主張する。
本稿では,方向特異的な物理先行をルーティングしながら,共有拡散ブリッジトランクを保持する方向非対称リアリズムブリッジ(DARB)を紹介する。
共有リアリズムスケジュールを適用することで、ソナー-光学PSNRを2.60dB削減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.319489605374846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Translating between imaging sonar and optical cameras is valuable for underwater perception, but supporting both directions with separate models duplicates storage and computation. A unified bidirectional model is therefore attractive, yet existing approaches largely treat the two directions symmetrically despite their fundamentally different image-formation physics. We argue that sharing a generative model does not require sharing the physics. We introduce the Direction-Asymmetric Realism Bridge (DARB), which retains a shared diffusion-bridge trunk while routing direction-specific physical priors through asymmetric pathways: range-aware modulation for sonar-to-optical translation and polar ray-dependent processing for optical-to-sonar translation. We further show that symmetry in training is also costly: applying a common realism schedule reduces sonar-to-optical PSNR by 2.60 dB. Our Adaptive Realism Supervision (ARS) instead determines when, where, and how strongly perceptual supervision is applied from reconstruction quality and gradient balance. Together, DARB and ARS enable one bidirectional model to match the sonar-to-optical specialist within 0.11 dB PSNR, outperform the optical-to-sonar specialist by 0.70 FID, and surpass two independently trained BBDMs on seven of eight metrics.
- Abstract（参考訳）: ソナーと光学カメラの変換は水中での知覚には有用であるが、異なるモデルで両方の方向をサポートすることで記憶と計算が重複する。
したがって、統合された双方向モデルは魅力的であるが、既存のアプローチは、基本的に異なる画像形成物理にもかかわらず、左右対称に扱う。
生成モデルの共有は物理の共有を必要としないと我々は主張する。
本研究では,非対称経路(ソナー-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光-光
共通リアリズムスケジュールを適用することで、ソナー-光学PSNRを2.60dB削減できる。
アダプティブ・リアリズム・スーパービジョン(ARS)は、再建品質と勾配バランスから、いつ、どこで、どのように、どのように、どのように、知覚的監督が適用されるかを決定する。
DARBとARSは共に、ソナーと光学のスペシャリストを0.11dBのPSNRで一致させ、光学とソナーのスペシャリストを0.70FIDで上回り、独立に訓練されたBBDMを8つのメトリクスのうち7つで2つを上回った。
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