दूरस्थ संवेदन चित्रों के लिए पाठ-निर्देशित एकल चित्र संपादन का अन्वेषण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता जनरेटिव सामग्री (AIGC) प्रौद्योगिकियों ने दूरस्थ संवेदन क्षेत्र पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाला है, विशेष रूप से चित्र उत्पन्न करने के क्षेत्र में। हालाँकि, दूरस्थ संवेदन चित्र संपादन, जो एक समान रूप से महत्वपूर्ण अनुसंधान क्षेत्र है, को पर्याप्त ध्यान नहीं मिला है। प्राकृतिक चित्रों में पाठ-निर्देशित संपादन से भिन्न, जो अर्थ संबंध के लिए व्यापक पाठ-चित्र जोड़ी डेटा पर निर्भर करता है, दूरस्थ संवेदन चित्र संपादन के अनुप्रयोग परिदृश्य अक्सर चरम होते हैं, जैसे कि आग में जंगल, इसलिए पर्याप्त जोड़ी नमूने प्राप्त करना कठिन है। एक ही समय में, दूरस्थ संवेदन अर्थों की कमी और पाठ की अस्पष्टता भी दूरस्थ संवेदन क्षेत्र में चित्र संपादन के आगे के अनुप्रयोग को सीमित करती है। उपरोक्त समस्याओं का समाधान करने के लिए, यह पत्र पाठ मार्गदर्शक के साथ स्थिर और नियंत्रित दूरस्थ संवेदन चित्र संपादन को पूरा करने के लिए एक विसरण आधारित विधि का प्रस्ताव करता है। हमारी विधि बड़ी संख्या में जोड़ी चित्रों का उपयोग करने से बचती है, और एकल चित्र का उपयोग करके अच्छे चित्र संपादन परिणाम प्राप्त कर सकती है। गुणात्मक मूल्यांकन प्रणाली जिसमें CLIP स्कोर और विषयात्मक मूल्यांकन मैट्रिक्स शामिल हैं, यह दर्शाती है कि हमारी विधि मौजूदा चित्र संपादन मॉडल की तुलना में दूरस्थ संवेदन चित्रों पर बेहतर संपादन प्रभाव रखती है।