211-B1｜声呐图像合成；百川Omni MLLM技术报告，音频描述生成｜Mon

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜Sonar Image Synth-SONAR: Sonar Image Synthesis with Enhanced Diversity and Realism via Dual Diffusion Models and GPT Prompting 2024-10-11｜SRMIST｜ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.08612v1 概述 本文提出了一种新颖的声呐图像合成框架，称为“Synth-SONAR”，旨在通过双扩散模型和GPT提示技术提升声呐图像的多样性和真实感。传统的声呐图像生成方法通常依赖于昂贵且耗时的实地数据采集，导致数据质量和多样性不足。Synth-SONAR通过整合生成式人工智能（GenAI）技术和公开的声呐数据集，克服了这些局限性。该框架的创新之处在于，它结合了高层（粗略）和低层（细致）文本条件的扩散模型，能够生成高质量的合成声呐图像，显著提升了图像的多样性和真实性。通过多种定量和定性分析，Synth-SONAR在声呐图 ………………………………