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CrossDiff: 基于交叉预测扩散模型探索自监督全色影像增强的表示
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
提出了一种名为CrossDiff的跨预测扩散模型，利用自我监督的表示学习方法进行卫星图像的泛光锐化。实验证明了该模型的有效性和优越性，并验证了其在其他卫星数据集上的泛化能力。
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关键要点
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提出了一种名为CrossDiff的跨预测扩散模型。
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该模型利用自我监督的表示学习方法进行卫星图像的泛光锐化。
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模型通过两阶段的训练进行优化。
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与其他方法进行比较，实验证明了CrossDiff模型的有效性和优越性。
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验证了CrossDiff在其他卫星数据集上的泛化能力。
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