测试-1.0

FILM（Image Fusion via Vision-Language Model）方法实现步骤分析

本文提出的 FILM 方法通过结合视觉-语言模型（VLM）的语义理解能力，将文本信息引入图像融合任务，以增强对深层语义特征的利用。以下是其具体实现步骤：

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1. 文本特征融合（Text Feature Fusion）

• 输入：源图像对$ I_1 $$ 和 $$ I_2 $（如红外-可见光、医学、多曝光、多焦点图像）。
• 步骤：
  1. 多粒度语义提示生成：
     • 整体描述：使用 BLIP2 模型生成图像描述（Image Caption），提供全局语义信息。
     • 密集描述：通过 GRIT 模型生成密集描述（Dense Caption），捕捉物体级细节。
     • 语义掩码：利用 Segment Anything 模型生成语义掩码（Semantic Mask），提取像素级语义。
  2. 文本描述生成：将上述三种语义提示输入 ChatGPT，生成针对每张源图像的详细段落描述 $ T_1 $$ 和 $$ T_2 $。
  3. 文本特征编码与融合：
     • 使用 参数冻结的BLIP2 的文本编码器 将 $ T_1 $$ 和 $$ T_2 $ 编码为文本特征 $ \Phi_1^T $$ 和 $$ \Phi_2^T $。
     • 通过通道拼接（Channel Concatenation）融合为统一文本特征 $ \Phi_F^T $。

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2. 语言引导的视觉特征融合（Language-Guided Vision Feature Fusion）

• 输入：融合后的文本特征 $ \Phi_F^T $、源图像 $ I_1 $$ 和 $$ I_2 $。
• 步骤：
  1. 浅层视觉特征提取：
     • 源图像通过 Restormer 和 CNN 块 组成的编码器，生成初始视觉特征 $ \Phi_1^{V,(0)} $$ 和 $$ \Phi_2^{V,(0)} $。
  2. 跨注意力机制（Cross-Attention）：
     • 文本引导特征增强：将文本特征 $ \Phi_F^T $ 作为查询（Query），视觉特征作为键（Key）和值（Value），通过多级交叉注意力模块迭代增强视觉特征：
       $ \Phi_1^{V,(m)} = \mathcal{CA}\left(\Phi_F^T, \Phi_1^{V,(m-1)}\right) \quad (m=1,\dots,M) $
     • 最终得到增强后的视觉特征 $ \Phi_1^{V,(M)} $$ 和 $$ \Phi_2^{V,(M)} $。
     • 值得注意的是交叉注意力中的前馈神经网络是由Restormer块实现的。
  3. 视觉特征融合：将两路视觉特征拼接，生成融合后的视觉特征 $ \Phi_F^V $。

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3. 视觉特征解码（Vision Feature Decoding）

• 输入：融合后的视觉特征 $ \Phi_F^V $。
• 步骤：
  1. 解码器结构：由 Restormer 和 CNN 块 组成的解码器逐步重建图像。
  2. 图像生成：通过多层解码块将 $ \Phi_F^V $ 映射为最终融合图像 $ I_F $。

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关键技术细节

1. 跨模态对齐：跨注意力机制将文本语义信息注入视觉特征，确保融合过程关注关键区域（如红外图像的热辐射区域或医学图像的病灶区域）。
2. 损失函数设计：
   • 强度损失（\(\mathcal{L}_{\text{int}}\)）：确保融合图像与源图像的强度分布一致。
   • 梯度损失（\(\mathcal{L}_{\text{grad}}\)）：保留边缘和纹理细节。
   • 结构相似性损失（\(\mathcal{L}_{\text{SSIM}}\)）：优化视觉感知质量。
3. 数据集构建：提出 VLF 数据集，包含 ChatGPT 生成的文本描述，涵盖 8 个数据集（如 MSRS、Harvard Medical 等），支持多任务训练与评估。

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