Text2Earth

输入文字,秒出遥感图像,赋能地理空间智能

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 12 🐛 待处理 9 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 192
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

Text2Earth 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Chen-Yang-Liu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型foundation-models,image-generation,remote-sensing,vision-language
GitHub 星标★ 192
上线时间2024-12-31 00:00:00
代码更新2026-05-22
仓库体积170.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Text2Earth 是一个面向遥感领域的文本生成图像开源项目,由 IEEE GRSM 2025 论文提出。它旨在解决遥感图像生成中数据稀缺和文本描述不足的问题,通过构建全球尺度的遥感图像-文本配对数据集,并训练一个基础模型,实现从自然语言描述直接生成逼真、多场景的遥感图像。核心能力包括:支持多种遥感地物类型(如城市、农田、水域等)的文本条件生成,具备高分辨率输出和地理空间一致性;提供预训练模型和推理代码,便于研究者快速上手。项目基于 Python 实现,采用视觉-语言基础模型架构,为遥感图像解译、数据增强和智能制图等应用提供新工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 192

核心亮点

  • 首个全球尺度的遥感文本-图像配对数据集,覆盖多样地物与场景
  • 基础模型架构,支持高分辨率、多条件遥感图像生成
  • 提供预训练权重与推理脚本,降低使用门槛

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 生成图像的地理精度和细节保真度需进一步验证

适用场景

  • 遥感数据增强,为深度学习模型扩充训练样本
  • 地理空间规划与应急响应中的快速场景可视化
  • 跨模态遥感检索与智能制图辅助

替代项目

Stable Diffusion、ControlNet、GeoDiffusion

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