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A Data Augmentation Technique for Microscopic Sandstone Image Generation Using Diffusion Transformer
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PRE
AI
DOI：10.1007/s00603-025-04724-0.png)
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摘要
En 中文
一种新颖的数据增强方法被引入用于微观砂岩图像生成，以解决捕捉精细细节和促进纹理多样性的双重挑战。该方法基于三项关键创新：时间嵌入精炼（TER），通过在生成过程中精炼时间嵌入来确保扩散步骤间的一致性；多尺度边缘特征融合（MEFF），一种调和全局结构一致性与保留复杂局部细节的机制；以及多模态数据驱动引导（MDG），它整合了多样的上下文输入，如文本提示和分类标签，以引导图像生成。在基准微观图像数据集上的广泛实验表明，所提出的方法优于传统增强技术，提供了更优越的图像质量和多样性。定量指标和视觉分析证实了其在增强数据丰富性和改善下游模型泛化性能方面的有效性。改进的数据集质量直接支持更准确的地物理分析。这些分析包括孔隙度估计、颗粒结构分类以及在岩石力学中的预测建模。这有助于更可靠的地下特征表征和储层评估。该方法为在特定领域应用中推进模型精度提供了稳健的解决方案，特别是在微观砂岩图像分析方面。
Keyword:
Diffusion
Sandstone
Image generation
Transformer
Microscopic images
期刊
IF:
6.6
论文数:
6.2K
被引数:
3.0W
机构
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