Nghiên cứu
Cải thiện mô hình bề mặt kỹ thuật số bằng Stable Diffusion 3 và dữ liệu đa phương thức
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Nghiên cứu ứng dụng kiến trúc Stable Diffusion 3 đã tinh chỉnh để nâng cao độ chính xác cho các mô hình bề mặt kỹ thuật số (DSM) từ ảnh vệ tinh, giúp giảm đáng kể sai số so với dữ liệu LiDAR truyền thống.
Chính văn · Bản dịch AI
Tóm tắt: Các Mô hình Bề mặt Kỹ thuật số (DSM) quy mô lớn có thể được tạo ra với chi phí hợp lý từ ảnh vệ tinh thông qua kỹ thuật đo ảnh lập thể (stereo-photogrammetry). Tuy nhiên, các bản đồ 3D thu được thường bị nhiễu, chứa các giá trị ngoại lai và các khoảng trống. Mặt khác, LiDAR hàng không cung cấp các phép đo độ cao có độ chính xác cao với chi phí cao hơn đáng kể. Trong nghiên cứu này, chúng tôi nghiên cứu các mô hình khuếch tán (diffusion models) được điều kiện hóa bởi cả DSM đo ảnh và hình ảnh Pléiades để tinh chỉnh các DSM đã được đăng ký theo chiều dọc. Chúng tôi giới thiệu kiến trúc Stable Diffusion 3 đã sửa đổi với luồng văn bản được cắt tỉa và chiến lược chuẩn hóa theo từng bản vá (patch-wise), cho phép huấn luyện ổn định trên dữ liệu LiDAR và chuyển đổi từ ảnh tự nhiên sang bản đồ độ cao. Các thử nghiệm tại các thành phố của Pháp chứng minh rằng việc điều kiện hóa đa phương thức giúp cải thiện độ chính xác về độ cao, giảm chỉ số RMSE tại các khu vực đô thị mật độ cao từ 6,00 xuống 3,45 m ở các thành phố trong tập huấn luyện và từ 4,16 xuống 2,77 m tại thành phố Bordeaux (tập kiểm thử).
| Chủ đề: | Xử lý Ảnh và Video (eess.IV); Thị giác Máy tính và Nhận dạng Mẫu (cs.CV) |
| Trích dẫn là: | arXiv:2609.31199 [eess.IV] |
| (hoặc arXiv:2609.31199v1 [eess.IV] cho phiên bản này) | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.31199 DOI do arXiv cấp thông qua DataCite (đang chờ đăng ký) | |
| Tham chiếu tạp chí: | Remote Sensing 18(19), 3303 (2026) |
| DOI liên quan: | https://doi.org/10.3390/rs18193303 DOI liên kết đến các tài nguyên liên quan |
Lịch sử gửi bài
Từ: Antoine Lorentz [xem email] [v1] Thứ Sáu, 25 tháng 9 năm 2026 12:35:01 UTC (34.085 KB)
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ Hugging Face Daily Papers. Liên kết bài gốc ở phía trên. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.