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Text-Driven Invariant Feature Enhancer
Text-Driven Invariant Feature Enhancer
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新的ConFusion框架实现了对图像融合的细粒度控制
研究人员开发了ConFusion，一种用于可控红外与可见光图像融合的新框架。该方法通过学习连续融合空间来解决现有方法的局限性，从而实现对融合图像进行细粒度、实例级别的调制。ConFusion利用双分支架构和高斯条件空间感知调制来解耦表示并增强语义一致性。该框架可以从多模态大语言模型解析用户意图来指导融合过程，在融合质量和下游任务方面取得了最先进的性能。
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ConFusion框架实现细粒度可控的红外-可见光图像融合
研究人员开发了ConFusion，一个用于细粒度可控红外与可见光图像融合的新框架。该方法使用高斯条件空间感知调制学习连续融合空间，从而能够灵活地整合热信息和结构信息。ConFusion采用双分支架构来解耦表示，并利用多模态大语言模型将用户意图解释为调制变量，以实现精确的图像融合。实验表明，ConFusion在融合质量和下游任务性能方面均优于现有方法。