COP-GEN: Latent Diffusion Transformer for Copernicus Earth Observation Data -- Generation Stochastic by Design
作者: Miguel Espinosa, Eva Gmelich Meijling, Valerio Marsocci, Elliot J. Crowley, Mikolaj Czerkawski
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-03
💡 一句话要点
COP-GEN：用于哥白尼地球观测数据的隐空间扩散Transformer生成模型
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 地球观测 多模态数据 扩散模型 Transformer 条件生成 遥感图像 数据融合
📋 核心要点
- 现有地球观测数据处理方法难以有效建模多模态数据间复杂的非单射关系，导致生成结果缺乏多样性和不确定性。
- COP-GEN通过隐空间扩散Transformer建模异构地球观测模态的联合分布，将跨模态映射参数化为条件分布，实现灵活的条件生成。
- 实验表明，COP-GEN能够生成多样且物理一致的结果，保持了各模态的峰值保真度，并能有效适应不同程度的条件信息。
📝 摘要（中文）
地球观测应用越来越依赖于来自多种传感器的数据，包括光学、雷达、高程和土地覆盖产品。这些模态之间的关系是数据集成的基础，但本质上是非单射的：相同的条件信息可能对应于多个物理上合理的观测结果。因此，这种条件映射应该被参数化为数据分布。确定性模型倾向于坍缩到条件均值，无法表示数据补全和跨传感器转换所需的不确定性和变异性。我们引入了COP-GEN，一种多模态隐空间扩散Transformer，它以其原生空间分辨率对异构地球观测模态的联合分布进行建模。通过将跨模态映射参数化为条件分布，COP-GEN实现了灵活的任意到任意条件生成，包括零样本模态转换、光谱带填充以及在部分或缺失输入下的生成，而无需特定于任务的重新训练。大规模全球多模态数据集上的实验表明，COP-GEN生成了多样但物理上一致的实现，同时保持了光学、雷达和高程模态的强大峰值保真度。定性和定量分析表明，该模型捕获了有意义的跨模态结构，并随着条件信息的增加系统地调整其输出不确定性。这些结果突出了随机生成建模对于地球观测的实际重要性，并推动了超越单参考点式指标的评估协议。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决地球观测数据中多模态数据融合和生成的问题。现有确定性模型在处理这些数据时，由于忽略了模态间关系的不确定性，容易产生结果坍缩到条件均值，缺乏多样性，无法有效进行数据补全和跨传感器转换。
核心思路：论文的核心思路是将跨模态映射建模为条件概率分布，而非单一的确定性映射。通过学习多模态数据的联合分布，模型能够生成多个可能的、物理上合理的观测结果，从而更好地反映真实世界的不确定性。
技术框架：COP-GEN采用隐空间扩散Transformer架构。首先，使用编码器将不同模态的地球观测数据映射到共享的隐空间。然后，扩散模型在这个隐空间中学习数据的分布。Transformer作为扩散模型的骨干网络，负责建模隐空间中不同模态之间的依赖关系。最后，解码器将隐空间表示映射回原始数据空间，生成最终的观测结果。整个框架支持任意模态到任意模态的条件生成。
关键创新：关键创新在于将扩散模型和Transformer结合，用于建模多模态地球观测数据的联合分布。扩散模型能够生成多样性的结果，而Transformer能够有效地建模不同模态之间的复杂关系。此外，该模型在隐空间中进行操作，降低了计算复杂度，并提高了生成质量。
关键设计：COP-GEN的关键设计包括：1) 使用Transformer作为扩散模型的骨干网络，以捕捉长距离依赖关系；2) 在隐空间中进行扩散过程，以降低计算成本；3) 使用条件扩散模型，允许指定任意模态作为条件进行生成；4) 采用合适的损失函数，以保证生成结果的质量和多样性。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
COP-GEN在大型全球多模态数据集上进行了实验，结果表明该模型能够生成多样且物理一致的观测结果，同时保持了光学、雷达和高程模态的强大峰值保真度。定性和定量分析表明，该模型能够捕获有意义的跨模态结构，并随着条件信息的增加系统地调整其输出不确定性。具体的性能数据和对比基线未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🎯 应用场景
COP-GEN可应用于多种地球观测任务，如遥感图像修复、跨传感器数据融合、土地覆盖预测和气候变化建模。该模型能够生成多样且物理上合理的观测结果，有助于提高地球观测数据的利用率和分析精度，为环境监测、资源管理和灾害预警等领域提供更可靠的信息。
📄 摘要（原文）
Earth observation applications increasingly rely on data from multiple sensors, including optical, radar, elevation, and land-cover products. Relationships between these modalities are fundamental for data integration but are inherently non-injective: identical conditioning information can correspond to multiple physically plausible observations. Thus, such conditional mappings should be parametrised as data distributions. As a result, deterministic models tend to collapse toward conditional means and fail to represent the uncertainty and variability required for tasks such as data completion and cross-sensor translation. We introduce COP-GEN, a multimodal latent diffusion transformer that models the joint distribution of heterogeneous Earth Observation modalities at their native spatial resolutions. By parameterising cross-modal mappings as conditional distributions, COP-GEN enables flexible any-to-any conditional generation, including zero-shot modality translation, spectral band infilling, and generation under partial or missing inputs, without task-specific retraining. Experiments on a large-scale global multimodal dataset show that COP-GEN generates diverse yet physically consistent realisations while maintaining strong peak fidelity across optical, radar, and elevation modalities. Qualitative and quantitative analyses demonstrate that the model captures meaningful cross-modal structure and systematically adapts its output uncertainty as conditioning information increases. These results highlight the practical importance of stochastic generative modeling for Earth observation and motivate evaluation protocols that move beyond single-reference, pointwise metrics. Website: https:// miquel-espinosa.github.io/cop-gen