論文の概要: MarsFM: Shading-Regularized Flow Matching for Martian Relief Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21095v1
- Date: Thu, 17 Sep 2026 21:15:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.781741
- Title: MarsFM: Shading-Regularized Flow Matching for Martian Relief Estimation
- Title（参考訳）: MarsFM: 火星の回収推定のためのシェーディング規則化フローマッチング
- Abstract要約: 局所火星レリーフ推定のための画像条件付き潜水流マッチングモデルであるMarsFMを提案する。
この方法は、事前訓練された生成前とステレオ由来の幾何学的監督と微分可能なLunar-Lambertシェーディング目的を組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7106986689736826
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present MarsFM, an image-conditioned latent flow-matching model for local Martian relief estimation from single-band HiRISE RED orthoimagery. The method combines a pretrained generative prior with stereo-derived geometric supervision and a differentiable Lunar--Lambert shading objective. Relief, normal, gradient, curvature, and ordinal terms constrain complementary aspects of terrain structure, while a positive-affine-invariant image comparison constrains rendered appearance. An evaluation comprising 2024 gathered patch records per integration-step count yields mean affine-aligned RMSE between 0.0935 and 0.0957 in normalized signed-log relief space for one to twenty Euler steps. These scores measure agreement with VAE-reconstructed references on positive-reference support. Their narrow range supports low-step inference under this protocol. Spatial, differential, and spectral diagnostics show broad terrain correspondence alongside smoothing, amplitude compression, and boundary mismatch. MarsFM provides a framework for combining learned terrain priors with image-based constraints; establishing improved physical terrain resolution requires matched baselines and independent high-resolution reference data. Data: https://huggingface.co/datasets/SuperComputer/mars_hirise_dtm_processed-6aa9b66ba461e07f; code: https://github.com/Marius-Juston/MarsRecon.
- Abstract（参考訳）: We present MarsFM, a image-conditioned latent flow-matching model for local Martian relief estimation from single-band HiRISE RED orthoimagery。
この方法は、事前訓練された生成前とステレオ由来の幾何学的監督と微分可能なLunar-Lambertシェーディング目的を組み合わせる。
リリーフ, 正規, 勾配, 曲率, 正規項は地形構造の相補的な側面を制約し, 正のアフィン不変画像比較は外観を制約する。
積分ステップ数当たり2024個の集合パッチレコードからなる評価は、正規化された符号ログレリーフ空間において、1から20個のユーラーステップにおいて、アフィン整列RMSEを0.0935から0.0957までの平均値とする。
これらのスコアは、VAE-reconstructed references on positive-reference support(VAE-reconstructed references)との一致を測定する。
彼らの狭い範囲は、このプロトコルの下での低ステップ推論をサポートする。
空間的, 微分的, スペクトル的診断は, 平滑化, 振幅圧縮, 境界ミスマッチとともに広い地形対応を示す。
MarsFMは、学習した地形と画像に基づく制約を組み合わせるためのフレームワークを提供する。
データ:https://huggingface.co/datasets/SuperComputer/mars_hirise_dtm_processed-6aa9b66ba461e07f; code: https://github.com/Marius-Juston/MarsRecon
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