ChangeBridge：基于多模态控制的遥感图像时空生成
计算机视觉与模式识别
2026-04-10 v3
摘要
时空图像生成是一个极具意义的任务，可在给定观察结果的条件下生成未来场景。然而，现有的变化生成方法仅能处理事件驱动型变化（如新建住宅），无法建模跨时间的变化（如季节性变化）。本文提出 ChangeBridge，一种用于遥感的条件时空图像生成模型。给定前事件图像和多模态事件控制，ChangeBridge 生成在空间和时间上均具备一致性的后事件场景。核心思想是漂移异步扩散桥接。具体包括三个主要模块：a) 组成式桥接初始化，用组成的前事件状态取代噪声初始化，建模扩散桥接过程；b) 异步漂移扩散，利用像素级漂移图，对事件和时间演化分配不同的漂移幅度，实现从前到后的不同化生成；c) 漂移感知去噪，将漂移图嵌入去噪网络，引导漂移感知的重构。实验表明，ChangeBridge 可生成更符合跨时空对齐的场景，优于当前最先进的方法。此外，ChangeBridge 在土地利用规划及一系列变化检测任务的数据生成引擎方面显示出巨大的潜力。代码已公开于 https://github.com/zhenghuizhao/ChangeBridge
引用
@article{arxiv.2507.04678,
title = {ChangeBridge: Spatiotemporal Image Generation with Multimodal Controls for Remote Sensing},
author = {Zhenghui Zhao and Chen Wu and Xiangyong Cao and Di Wang and Hongruixuan Chen and Datao Tang and Liangpei Zhang and Zhuo Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.04678},
year = {2026}
}
备注
Accepted by CVPR 2026