Synth-SONAR：通过双重扩散模型和GPT提示增强多样性与真实感的声纳图像合成

本研究针对传统声纳图像合成方法在数据质量和多样性上的不足，提出了一种新的声纳图像合成框架Synth-SONAR。该方法结合了生成式AI风格注入技术和双重文本条件声纳扩散模型，首次应用GPT提示生成多样且真实的声纳图像，显著提升了合成声纳数据集的质量与多样性。