AirplaneGen：利用多架无人机生成遥感图像的骨架引导方法

《Remote Sensing》：AirplaneGen: Skeleton-Guided Generation of Remote Sensing Images with Multi-Instance Airplanes

　　

摘要

生成真实且可控制的航拍图像对于构建和评估遥感识别系统非常重要，尤其是在稀有飞机类型的真实样本或密集机场布局有限的情况下。然而，对于通用的生成模型来说，飞机合成仍然是一个挑战。飞机具有刚性和对称的结构，而机场场景通常包含许多间距较近的飞机；因此，现有模型往往会产生扭曲的机翼和机身，或者将相邻的飞机合并成模糊的形状。为了解决这些问题，我们提出了AirplaneGen，这是一个基于骨架的潜在扩散框架，用于多飞机遥感图像生成。AirplaneGen使用一个可编辑的八关键点骨架来表示每架飞机，并利用从骨架派生的软掩码在去噪过程中将实例级细化与背景-上下文建模分开。为了支持这项任务，我们构建了MARS20基准数据集，其中包含2778个高分辨率的航拍场景和16,673个带有骨架、类别和上下文描述的飞机实例。在MARS20上的实验表明，AirplaneGen在图像保真度、几何一致性以及实例分离方面优于其他代表性的可控生成方法。