CC-Pan

用扩散模型高效融合遥感图像，全色锐化又快又准

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 20 🐛 待处理 5 👀 关注 43
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 156
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

CC-Pan 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JJLibra
官网地址https://salad-pan.github.io
GitHubhttps://github.com/JJLibra/CC-Pan
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型fine-tuning,image-fusion,pansharpening,remote-sensing,stable-diffusion
GitHub 星标★ 156
上线时间2026-02-01 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积8.8 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

CC-Pan 是论文《CC-Pan: Channel-wise Compression based Diffusion for Efficient Pan-Sharpening》的官方实现，旨在解决遥感图像融合中的全色锐化问题。全色锐化是将高分辨率全色图像与低分辨率多光谱图像融合，生成高分辨率多光谱图像的技术。CC-Pan 基于扩散模型，通过通道级压缩机制降低计算成本，提升融合效率，同时保持图像质量。核心能力包括：利用 Stable Diffusion 的预训练能力进行微调，适应遥感图像特性；通道压缩策略减少模型复杂度，加速推理；支持多种遥感数据集，输出高保真融合结果。项目代码基于 Python，提供训练和推理脚本，方便研究者和工程师复现与二次开发。

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 ★ 156

核心亮点

  • 通道级压缩显著降低扩散模型计算量，推理速度更快
  • 基于 Stable Diffusion 微调，利用预训练特征提升融合质量
  • 官方实现，代码结构清晰，便于复现论文结果

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖 Stable Diffusion 环境，部署门槛较高

适用场景

  • 遥感图像全色锐化，提升多光谱图像空间分辨率
  • 资源受限场景下需要快速融合处理的边缘设备
  • 学术研究中对比不同扩散模型融合效果

替代项目

PanDiff、FusionDiff、RSDiffusion

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