始智AI wisemodel.cn開源社區

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想過用一句話“拍攝”地球嗎？Text2Earth打破傳統AI繪畫局限，專注攻克高難度遙感場景生成！無論是“西側森林環抱、東側農田廣袤的沿海城市”，還是“云層籠罩的熱帶島嶼”“雪覆高海拔山地”，只需輸入地理場景描述，它就能即刻輸出高精度遙感圖像，精準還原地形結構、地理特征與語義信息。Text2Earth已上線始智AI-wisemodel開源社區，歡迎大家前去體驗。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/lcybuaa/Text2Earth

01.

模型亮點

在遙感影像生成領域，Text2Earth以突破性技術重塑行業格局，其核心優勢源于四大關鍵創新點的深度融合與協同發力。這些創新不僅打破了傳統技術瓶頸，更構建起從數據基石到功能拓展的完整技術生態，推動遙感AI應用邁向全新高度。

1、全球最大規模的遙感圖文數據集：構建了包含超1000 萬圖文對的 Git-10M 數據集，覆蓋廣泛的地理場景和豐富的地理空間元數據。

2、創新的分辨率引導機制：引入分辨率引導機制，將圖像的分辨率信息編碼并融入到每一步的去噪過程，確保生成的圖像符合指定的分辨率需求。

3、動態條件適應策略：允許模型在訓練和推理過程中處理條件輸入的缺失，增強了生成的靈活性和魯棒性。

4、多任務能力：在多種任務上具有良好的泛化性和靈活性，涵蓋Zero-shot遙感圖像生成、多分辨率圖像生成、無邊界遙感超大場景生成、遙感圖像編輯、跨模態圖像生成等。

02.

性能提升

為驗證Text2Earth技術優越性，研究團隊基于行業權威基準數據集RSICD，采用多項核心指標對模型進行嚴格測試。結果顯示，Text2Earth在生成質量、語義匹配等關鍵維度實現突破性提升，全面超越同類技術，充分彰顯其在遙感AI領域的領先地位。在基準數據集RSICD上的評估中，Text2Earth模型實現了：

• FID 分數降低 26.23：作為衡量生成圖像質量與真實圖像相似度的核心指標，FID值的顯著下降意味著Text2Earth生成的遙感圖像不僅更貼近真實地理場景，且在細節紋理、地物分布等方面呈現出更高的多樣性，有效解決了傳統模型易出現的圖像模糊、重復等問題，這意味著生成圖像的質量和多樣性顯著提升。

• Zero-shot Cls-OA 提高 20.95%：該指標聚焦圖像與文本描述的語義一致性。Text2Earth大幅提升了圖像內容與文字指令的匹配精度，確保用戶輸入的文本需求能精準轉化為對應地理場景的可視化成果，為地理信息智能分析與決策提供了可靠支持。

Text2Earth不僅以突破性技術革新了遙感影像生成的底層邏輯，更將復雜的AI能力轉化為開發者友好的極簡操作。Text2Earth成功實現三行代碼，加載地球想象力引擎，讓開發者只需幾行指令，即可調用千萬級數據集訓練的模型、分辨率自適應系統與多模態生成能力，將文字描述瞬間轉化為高精度遙感影像。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("lcybuaa/Text2Earth",
custom_pipeline="pipeline_text2earth_diffusion").to("cuda")
image = pipe("Seven green circular farmlands are neatly arranged on the ground",height=256, width=256).images[0]

03.

效果展示

Text2Earth實現了遙感影像生成領域的多元應用突破。通過實際效果展示，其在多個關鍵場景展現出強大的處理能力與靈活性，無論是從文本到圖像的直接生成，還是對現有圖像的優化與拓展，均能高效滿足多樣化需求，為地理信息分析、資源監測等領域提供了創新解決方案。具體包括：

多地理特征的零樣本圖像生成：

多分辨率可控圖像生成：

地球圖像場景編輯：

無邊界遙感場景：

跨模態和圖像增強任務：

編輯丨趙雅鑫

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