GeoCR：一个模型统一各类去云任务，10个数据集预训练免微调推理
KAIST-VIClab · hf · 2026-10-06
KAIST-VIClab 发布 GeoCR，一个通用遥感去云先验模型。
- 问题：现有去云方法绑定单一数据集与输入配置，难以跨传感器、光谱波段和观测设置复用。
- 方法：在预训练 RGB 自编码器上加轻量输入/输出 stem（主干冻结），把 RGB-only、多光谱、单/多时相观测与可选 SAR 引导统一到单个 flow transformer 的共享隐空间中联合建模。
- 训练：在 10 个数据集、共 883,331 张无云目标图像上联合预训练，学到跨配置的共享去云先验；同一检查点可零微调直接推理，也可用 LoRA 高效适配。
- 结果：在全波段 SEN12MS-CR、Sen2MTCNew 与 RGB-only CUHK-CR2 上取得最佳 FID 与 DISTS，超过现有去云与通用图像修复模型。
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