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Efficient multi-modal image fusion via flow-based model
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DOI：10.1016/j.inffus.2026.104627.png)
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摘要
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• 我们提出了一种基于流的高效潜在框架用于图像融合，通过单次采样步骤即可生成高质量结果。• 我们设计了一个多任务网络，能够动态整合多模态先验信息，同时预测流场和模态特定的融合权重。• 我们提出了Hiro模块，该模块引入了一种基于矩阵的互强注意力机制，以实现深度融合且具有上下文感知的特征交互。
Keyword:
Image fusion
Diffusion model
Flow-based generative model
Multi-task network
期刊
IF:
15.5
论文数:
4.3K
被引数:
2.7W
机构
暂无机构信息
引用论文
Infrared and Visible Image Fusion: From Data Compatibility to Task Adaption刘, J.; 吴, G.; 刘, Z.; 王, D.; 江, Z.; 马, L.; 钟, W.; 范, X.; 刘, R. 红外与可见光图像融合: 从数据兼容性到任务适应性. IEEE 模式分析与机器智能汇刊. 2025, 47, 2349–2369. [谷歌学术] [ CrossRef ] [PubMed]
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