EO-VAE：面向地球观测数据的多传感器标记化器
计算机视觉与模式识别
2026-03-04 v2
摘要
最新生成式图像和视频模型依赖于标记化器，将高维输入压缩为更高效的潜在表示。虽然这一范式在 RGB 生成方面取得了革命性进展，但地球观测（EO）数据因多样化的传感器规格和可变光谱通道而面临独特挑战。我们提出了 EO-VAE，一种为 EO 领域设计的多传感器变分自编码器，用作基础标记化器。不同于针对每种模态训练独立标记化器的先前方法，EO-VAE 通过动态超网络对编码和重构灵活的通道组合进行处理。我们在 TerraMesh 数据集上的实验表明，EO-VAE 在复原保真度方面优于 TerraMind 标记化器，为遥感领域的潜在生成式建模奠定了稳健基线。
引用
@article{arxiv.2602.12177,
title = {EO-VAE: Towards A Multi-sensor Tokenizer for Earth Observation Data},
author = {Nils Lehmann and Yi Wang and Zhitong Xiong and Xiaoxiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.12177},
year = {2026}
}