Краткое содержание

arXiv:2512.17202v1 Тип объявления: новое Аннотация: Паншарпенинг является значимой задачей слияния изображений, которая объединяет низкокачественные многоспектральные изображения (LRMSI) и высококачественные панхроматические изображения (PAN), чтобы получить высококачественные многоспектральные изображения (HRMSI). Развитие моделей диффузии (DM) и моделей end-to-end (E2E модель) значительно улучшило границы паншарпенинга. DM использует многоступенчатую диффузию для получения точной оценки остатка между LRMSI и HRMSI. Однако многоступенчатый процесс требует значительных вычислительных ресурсов и занимает много времени. Что касается моделей E2E, их производительность все еще ограничена отсутствием предварительной информации и простотой структуры. В этой статье мы предлагаем новую четырехэтапную стратегию обучения для получения легковесной сети Fose, которая объединяет одноступенчатую DM и E2E модель. Мы проводим одноступенчатое дистилляцию на улучшенной SOTA модели DM для паншарпенинга, чтобы сжать процесс вывода с 50 шагов до только одного шага. Затем мы объединяем E2E модель с одноступенчатой