Environment-Aware Satellite Image Generation with Diffusion Models

📄 arXiv: 2509.24875v1 📥 PDF

作者: Nikos Kostagiolas, Pantelis Georgiades, Yannis Panagakis, Mihalis A. Nicolaou

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出环境感知扩散模型，用于生成高质量、环境相关的卫星图像。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 扩散模型 卫星图像生成 环境感知 多模态融合 遥感 条件生成 元数据融合

📋 核心要点

  1. 现有卫星图像生成方法依赖有限的环境信息，难以处理数据缺失或损坏，且用户意图难以可靠地反映在生成结果中。
  2. 本文提出一种新型扩散模型，以环境上下文为条件，融合文本、元数据和视觉数据，从而生成更精确、更符合用户需求的卫星图像。
  3. 实验结果表明，该方法在图像质量、准确性和对控制输入的响应方面均优于现有方法，尤其在处理缺失元数据时表现出更强的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于扩散模型并以环境上下文为条件的卫星图像生成方法。该方法能够通过文本、元数据和视觉数据三种不同的控制信号的任意组合来生成卫星图像。与以往工作不同，该方法首次将动态环境条件作为控制信号的一部分，并结合了一种元数据融合策略，该策略对属性嵌入交互进行建模，以解决部分损坏或缺失的观测数据。在单图像和时间序列生成试验中，该方法在定性和定量上均优于以往方法，证明了环境上下文条件可以提高卫星图像基础模型的性能，并使其成为下游任务的有希望的候选模型。同时，本文收集的三模态数据集也是首个公开的结合了文本、元数据和视觉数据的数据集。

🔬 方法详解

问题定义：现有卫星图像生成方法主要面临三个痛点：一是环境上下文信息利用不足，导致生成图像与实际环境不符；二是难以有效处理数据缺失或损坏的情况，影响生成质量；三是用户难以通过直观的方式控制生成过程，导致生成结果与用户意图存在偏差。

核心思路：本文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，并将其与环境上下文信息进行有效融合。通过将文本描述、元数据和视觉数据作为控制信号，引导扩散模型生成更符合实际环境和用户意图的卫星图像。同时，设计元数据融合策略，解决数据缺失或损坏的问题。

技术框架：该方法基于扩散模型，整体框架包含以下几个主要模块：1) 控制信号编码器：分别对文本、元数据和视觉数据进行编码，提取特征表示。2) 元数据融合模块：对元数据嵌入进行交互建模，处理缺失或损坏的数据。3) 条件扩散模型：以编码后的控制信号为条件，引导扩散过程，生成卫星图像。4) 图像解码器：将扩散过程的输出解码为最终的卫星图像。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于：1) 环境感知条件：首次将动态环境条件作为控制信号的一部分，使生成图像能够反映实时的环境变化。2) 元数据融合策略：设计了一种新的元数据融合策略，能够有效处理缺失或损坏的元数据，提高生成模型的鲁棒性。

关键设计：在控制信号编码器中，可以使用预训练的文本编码器（如BERT）、元数据嵌入层和卷积神经网络分别提取文本、元数据和视觉数据的特征。元数据融合模块可以采用注意力机制或图神经网络对属性嵌入进行交互建模。条件扩散模型可以使用U-Net结构，并将控制信号嵌入到U-Net的各个层中。损失函数可以采用标准的扩散模型损失函数，并根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在单图像和时间序列生成任务中均优于现有方法。在处理缺失元数据的情况下，该方法仍能生成高质量的卫星图像，表现出更强的鲁棒性。通过定量指标（如FID、SSIM等）评估，该方法在图像质量、准确性和对控制输入的响应方面均取得了显著提升，验证了环境感知条件对卫星图像生成的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于遥感图像分析、环境监测、灾害评估、城市规划等领域。例如，可以利用该模型生成特定区域在不同环境条件下的卫星图像，辅助分析气候变化对植被的影响；或者在灾害发生后，生成受灾区域的卫星图像，帮助救援人员快速了解灾情。未来，该技术有望与自动驾驶、农业监测等领域结合，提供更精准的环境感知能力。

📄 摘要（原文）

Diffusion-based foundation models have recently garnered much attention in the field of generative modeling due to their ability to generate images of high quality and fidelity. Although not straightforward, their recent application to the field of remote sensing signaled the first successful trials towards harnessing the large volume of publicly available datasets containing multimodal information. Despite their success, existing methods face considerable limitations: they rely on limited environmental context, struggle with missing or corrupted data, and often fail to reliably reflect user intentions in generated outputs. In this work, we propose a novel diffusion model conditioned on environmental context, that is able to generate satellite images by conditioning from any combination of three different control signals: a) text, b) metadata, and c) visual data. In contrast to previous works, the proposed method is i) to our knowledge, the first of its kind to condition satellite image generation on dynamic environmental conditions as part of its control signals, and ii) incorporating a metadata fusion strategy that models attribute embedding interactions to account for partially corrupt and/or missing observations. Our method outperforms previous methods both qualitatively (robustness to missing metadata, higher responsiveness to control inputs) and quantitatively (higher fidelity, accuracy, and quality of generations measured using 6 different metrics) in the trials of single-image and temporal generation. The reported results support our hypothesis that conditioning on environmental context can improve the performance of foundation models for satellite imagery, and render our model a promising candidate for usage in downstream tasks. The collected 3-modal dataset is to our knowledge, the first publicly-available dataset to combine data from these three different mediums.