C2GM: Cascading Conditional Generation of Multi-scale Maps from Remote Sensing Images Constrained by Geographic Features

要約

マルチスケールマップは、測量と地図作成の結果の重要な表現であり、地理的サービスの基本的なコンポーネントとして機能します。
現在の画像生成ネットワークは、リモートセンシング画像からマップタイルをすばやく作成できます。
ただし、自然画像向けに設計された生成モデルは、多くの場合、テクスチャ機能に焦点を当てており、リモートセンシング機能のユニークな特性とタイルマップのスケール属性を無視します。
生成モデルのこの制限は、地理情報の正確な表現を損ない、タイルマップ生成の品質は依然として改善が必要です。
拡散モデルは、さまざまな画像生成タスクで顕著な成功を示しており、この課題に対処する可能性を強調しています。
このペーパーでは、条件付きガイド付き拡散とマルチスケールのカスケード生成を通じてマルチスケールタイルマップを生成するための新しいフレームワークであるC2GMを紹介します。
具体的には、リモートセンシング画像とカスケードリファレンスダブルブランチ入力からオブジェクトプリエを抽出する条件付き機能フュージョンエンコーダーを実装して、複雑な機能を正確に表現します。
低レベルの生成タイルは、高レベルのマップ生成の制約として機能し、視覚的連続性を高めます。
さらに、CLIPを使用してマップスケールモダリティ情報を組み込み、マップスケールとタイルマップの地図作成の一般化との関係をシミュレートします。
広範な実験的評価は、C2GMがすべてのメトリックで最先端（SOTA）パフォーマンスを一貫して達成し、緊急対応およびリモートマッピングアプリケーションのためのマルチスケールの大規模なマップの迅速かつ効果的な世代を促進することを示しています。

要約(オリジナル)

Multi-scale maps are essential representations of surveying and cartographic results, serving as fundamental components of geographic services. Current image generation networks can quickly produce map tiles from remote-sensing images. However, generative models designed for natural images often focus on texture features, neglecting the unique characteristics of remote-sensing features and the scale attributes of tile maps. This limitation in generative models impairs the accurate representation of geographic information, and the quality of tile map generation still needs improvement. Diffusion models have demonstrated remarkable success in various image generation tasks, highlighting their potential to address this challenge. This paper presents C2GM, a novel framework for generating multi-scale tile maps through conditional guided diffusion and multi-scale cascade generation. Specifically, we implement a conditional feature fusion encoder to extract object priors from remote sensing images and cascade reference double branch input, ensuring an accurate representation of complex features. Low-level generated tiles act as constraints for high-level map generation, enhancing visual continuity. Moreover, we incorporate map scale modality information using CLIP to simulate the relationship between map scale and cartographic generalization in tile maps. Extensive experimental evaluations demonstrate that C2GM consistently achieves the state-of-the-art (SOTA) performance on all metrics, facilitating the rapid and effective generation of multi-scale large-format maps for emergency response and remote mapping applications.

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