图像融合 transformer

图像融合 transformer是一种基于Transformer模型的图像处理方法，用于将两个或多个图像进行合成和融合。它可以通过学习图像的特征和结构信息来生成新的合成图像。

该方法首先通过编码器将输入图像转换为特征向量，然后使用解码器将这些特征向量转换为生成的合成图像。在编码器和解码器之间，还可以添加自注意力机制，用于捕捉全局和局部的图像特征。

通过训练大规模的图像数据集，图像融合 transformer可以学习到图像的语义信息、纹理特征等，并且可以通过调整输入图像的权重来控制融合的程度。这种方法在图像编辑、图像合成等领域具有广泛的应用，能够生成高质量的合成图像。