**利用预训练扩散模型与多模态条件增强摄影测量数字表面模型**

_Enhancing Photogrammetric Digital Surface Models with Pretrained Diffusion Models and Multimodal Conditioning_

> 该研究提出一种基于修改版 Stable Diffusion 3 架构的方法，结合摄影测量 DSM 和 Pléiades 卫星影像，利用 LiDAR 数据对 DSM 进行精细化处理。通过剪枝文本流和分块归一化策略，实现了从自然图像到高程图的迁移学习。在法国城市的实验中，该方法显著提升了高程精度，将密集城市区域的 RMSE 从 6.00 米降低至 3.45 米，并在波尔多市实现了从 4.16 米到 2.77 米的误差缩减。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.31199)