深度学习中遥感影像解译需要大量高质量遥感数据，但获取大量高分辨率的遥感数据成本高昂。为高效、经济地解决模型训练数据匮乏的问题，本文利用稳定扩散模型(Stable Diffusion)实现了遥感图像的生成。该方法利用DreamBooth技术和控制网络(ControlNet)，通过文字描述从噪声端到端生成多传感器遥感影像。实验结果表明，该方法不仅能够有效提高训练数据的多样性，而且生成的数据质量接近真实数据水平，解决了训练数据不足的问题。