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English(EN) SC-Diff: Semantically Calibrated Diffusion for Visible-to-Infrared Image Translation

SC-Diff 模型通过语义校准增强可见光到红外图像的翻译

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 SC-Diff，这是一种新颖的扩散模型，用于将可见光图像转换为红外表示。该框架通过使用从 SAM3 模型派生的语义图来校准去噪网络中的自注意力机制，从而增强语义一致性。SC-Diff 方法根据类别和注意力分散情况自适应地调整注意力偏差，旨在减少跨类别干扰同时保留全局上下文。实验表明，SC-Diff 提高了生成红外图像的质量，并为红外目标检测等下游任务产生了更有效的合成数据。 AI

影响 这项研究可以改进红外成像的合成数据生成，可能使目标检测和监控等应用受益。

排序理由 这是一篇详细介绍图像翻译新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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SC-Diff 模型通过语义校准增强可见光到红外图像的翻译

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Junyin Zhang, Siyu Huang, Jianxiong Ye, Haowei Gong, Ruicheng Zhang, Deyu Meng, Chenqiang Gao ·

    SC-Diff：语义校准扩散用于可见光到红外图像翻译

    arXiv:2608.08555v1 Announce Type: new Abstract: Visible-to-infrared image translation provides a practical way to expand infrared training data using abundant visible images. Diffusion models are promising for this task because of their strong generative performance. However, exi…

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