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转自： 遥感与深度学习 论文介绍 题目：GeoSynth: Contextually-Aware High-Resolution Satellite Image Synthesis 会议： CVPR 2024 workshop 论文： https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024W/EarthVision/html/Sastry_GeoSynth_Contextually-Aware_High-Resolution_Satellite_Image_Synthesis_CVPRW_2024_paper.html 代码：https://github.com/mvrl/GeoSynth 年份：2024 CVPR 2024遥感方向论文合集： CVPR2024 模型的简单使用： 创新点 结合多种控制方式生成高分辨率卫星图像：GeoSynth 模型创新性地结合了 OpenStreetMap (OSM) 布局控制、文本提示、以及地理位置数据来生成高分辨率的卫星图像。这些控制可以组合使用，提供了灵活的图像生成选项，能够生成具有现实语义和地理区域特性的图像。 利用 ControlNet 和 SatCLIP 的多重条件输入：该模型使用 ControlNet 对 Stable Diffusion 进行微调，通过地理位置编码器 SatCLIP 来提取地理位置信息，这使得
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