Multimodal Diffusion to Mutually Enhance Polarized Light and Low Resolution EBSD Data

📄 arXiv: 2604.22212v1 📥 PDF

作者: Harry Dong, Timofey Efimov, Megna Shah, Jeff Simmons, Sean Donegan, Marc De Graef, Yuejie Chi

分类: eess.IV, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-04-24

💡 一句话要点

提出多模态扩散模型，用于偏振光与低分辨率EBSD数据互补增强。

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

关键词: 多模态融合 扩散模型 EBSD 偏振光 超分辨率 图像去噪 材料科学

📋 核心要点

  1. 三维EBSD数据采集耗时，需要探索其他模态数据辅助以加速数据采集。
  2. 提出一种无条件多模态扩散模型，学习EBSD和PL数据间的复杂关系，解决逆问题。
  3. 实验表明，该模型在晶界预测、超分辨率和去噪等任务上表现出性能提升。

📝 摘要（中文）

三维电子背散射衍射(EBSD)显微镜虽然实用，但数据采集过程耗时。因此，研究其他模态数据（如偏振光(PL)数据）以加速EBSD数据采集，并补充共享信息是自然的选择。反过来，EBSD测量也可以丰富混沌PL数据中的特征。为了学习EBSD和PL之间复杂的动态关系，从而解决这些逆问题，我们使用了一种无条件多模态扩散模型，其灵感来自扩散模型在逆问题中的进展。我们的模型仅在合成数据上训练一次，但在真实数据上具有很强的泛化能力，这些真实数据可能是低分辨率、有噪声、损坏和未配准的。通过推理时缩放，我们展示了在各种目标上的性能提升，包括晶界预测、超分辨率和去噪。我们的模型表明，仅使用25%（1/4分辨率）的EBSD数据和损坏的PL数据，与全分辨率性能几乎没有差异。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决EBSD数据采集耗时的问题，并利用偏振光(PL)数据进行辅助。现有方法难以有效融合低分辨率、噪声、损坏和未配准的真实EBSD和PL数据，从而限制了EBSD数据采集效率和PL数据特征提取。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态扩散模型学习EBSD和PL数据之间的复杂关系，从而实现相互增强。通过扩散模型强大的生成能力，即使在低分辨率、噪声等情况下，也能有效重建和增强数据。

技术框架：整体框架是一个无条件多模态扩散模型。该模型首先在合成数据上进行训练，学习EBSD和PL数据之间的联合分布。在推理阶段，该模型可以根据输入的低分辨率或损坏的EBSD/PL数据，生成高质量的互补数据。该框架包含数据预处理、扩散模型训练和推理三个主要阶段。

关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型应用于EBSD和PL数据的互补增强。与传统的图像融合方法相比，扩散模型能够更好地捕捉多模态数据之间的复杂依赖关系，并生成更逼真的数据。此外，该模型仅在合成数据上训练，但在真实数据上表现出良好的泛化能力。

关键设计：该模型采用无条件扩散模型，避免了对EBSD和PL数据进行显式配准的需求。在推理阶段，使用推理时缩放技术来进一步提高性能。损失函数包括重建损失和对抗损失，以保证生成数据的质量和真实性。具体的网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该模型仅使用25%分辨率的EBSD数据和损坏的PL数据，即可达到接近全分辨率的性能。该模型在晶界预测、超分辨率和去噪等任务上均取得了显著的性能提升，证明了其在真实数据上的泛化能力和实用价值。具体的性能数据和对比基线未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于材料科学领域，加速三维EBSD数据采集过程，降低实验成本。通过融合偏振光数据，可以更全面地分析材料的微观结构和晶体取向，为材料设计和性能优化提供更准确的数据支持。该方法还可推广到其他多模态显微成像领域。

📄 摘要（原文）

In spite of the utility of 3-D electron back-scattered diffraction (EBSD) microscopy, the data collection process can be time-consuming with serial-sectioning. Hence, it is natural to look at other modalities, such as polarized light (PL) data, to accelerate EBSD data collection, supplemented with shared information. Complementarily, features in chaotic PL data could even be enriched with a handful of EBSD measurements. To inherently learn the complex dynamics between EBSD and PL to solve these inverse problems, we use an unconditional multimodal diffusion model, motivated by progress in diffusion models for inverse problems. Although trained solely on synthetic data once, our model has strong generalizable capabilities on real data which can be low-resolution, noisy, corrupted, and misregistered. With inference-time scaling, we show gains in performance on a variety of objectives including grain boundary prediction, super-resolution, and denoising. With our model, we demonstrate that there is little difference from full resolution performance with only 25% (1/4 the resolution) of EBSD data and corrupted PL data.