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MedSegDiff

创新医学图像分割框架

MedSegDiff是一个创新的医学图像分割框架,基于扩散概率模型(DPM)。该方法通过添加高斯噪声并学习逆向去噪过程来实现分割。利用原始图像作为条件,MedSegDiff从随机噪声生成多个分割图,并进行集成获得最终结果。这种方法能够捕捉医学图像中的不确定性,在多个基准测试中表现优异。MedSegDiff支持多种医学图像分割任务,包括皮肤黑色素瘤和脑肿瘤分割等,并提供详细使用说明和示例。

denoising-diffusion-pytorch - 生成模型新方法:Pytorch中的Denoising Diffusion
Denoising Diffusion Probabilistic ModelGithubLangevin采样Pytorch开源项目扩散模型生成建模
Denoising Diffusion Probabilistic Model在Pytorch中的实现,通过去噪得分匹配估计数据分布梯度,并使用Langevin采样生成样本。这种方法可能成为GANs的有力竞争者。项目支持多GPU训练,提供详细的安装和使用指南,是研究人员和开发者的高效工具,支持1D序列数据和图像数据的生成和训练。
ml-stable-diffusion - 在Apple设备上实现高效稳定的AI图像生成
AI绘图Core MLGithubStable Diffusion开源项目性能优化模型转换
ml-stable-diffusion是一个开源项目,旨在优化Stable Diffusion模型在Apple设备上的运行。它包含用于模型转换的Python工具和用于iOS/macOS应用集成的Swift包。通过权重压缩等技术,该项目显著提升了性能和内存效率,使开发者能够在Apple平台应用中实现高质量的AI图像生成。
zero123-diffusers - 单图转3D模型的AI技术突破
3D对象GithubHuggingfaceZero-1-to-3人工智能图像生成开源项目模型研究模型
Zero-1-to-3项目展示了AI领域的重要进展,实现从单一2D图像到3D模型的转换。基于Stable Diffusion技术,该项目为研究人员提供了探索大规模模型部署和生成模型特性的新工具。尽管在真实感和文本渲染方面有待改进,但其在计算机视觉和3D建模领域的应用前景广阔。使用时需谨慎,确保符合伦理标准。
micro_diffusion - 低成本训练大规模扩散模型的开源方案
Githubdiffusion models低成本大规模模型开源开源项目模型训练
micro_diffusion是一个开源项目,旨在提供低成本训练大规模扩散模型的方法。该项目计划发布完整训练代码和模型检查点,为研究人员和AI爱好者提供实验资源。通过降低研究门槛,micro_diffusion有望促进扩散模型领域的广泛参与和创新。
UDiffText - 基于字符级扩散模型的高质量图像文本合成框架
GithubUDiffText图像生成字符级编码开源项目扩散模型文本合成
UDiffText是一个基于字符级扩散模型的文本合成框架,能在任意图像中生成高质量文本。该框架适用于合成和真实图像,可进行场景文本编辑、任意文本生成和精确的文本到图像生成。项目包含完整的训练和评估流程,支持LAION-OCR、ICDAR13等多个数据集。UDiffText为文本合成和图像处理领域提供了新的解决方案。
DiffGesture - 音频驱动协同语音手势生成的扩散模型框架
AI动画Github开源项目扩散模型计算机视觉语音驱动手势生成跨模态学习
DiffGesture是一个基于扩散模型的框架,旨在生成与音频同步的协同语音手势。该框架通过扩散条件生成过程和音频-手势变换器捕捉跨模态关联,并使用手势稳定器和无分类器引导保持时间一致性。DiffGesture生成的手势具有良好的模式覆盖和音频相关性,在多个数据集上展现出优秀性能。
distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型,依靠知识蒸馏实现高质量图像生成
GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点
基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量,同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置,还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型,适配快速高效图像生成需求。
scoresdeve-ema-celeba-64 - 无条件图像生成的高效DiffusionPipeline
AI绘图DiffusersGithubHuggingfaceunconditional-image-generation图像生成开源项目模型模型推理
该项目通过diffusers库的DiffusionPipeline实现无条件图像生成,使用eurecom-ds/celeba数据集,并兼容CUDA设备,提供了加载预训练模型和生成图像的高效方案。模型通过固定种子实现一致的推理输出,适用于AI研究和开发。用户可以自定义推理步骤,满足不同场景下的图像生成需求,拓展计算机视觉应用。
SyntheticTumors - 合成肿瘤数据助力AI提升真实肿瘤分割效果
AIGithub医学影像合成肿瘤开源项目深度学习肿瘤分割
SyntheticTumors项目开发了创新策略生成合成肝脏肿瘤数据,用于训练AI模型。研究发现,使用合成肿瘤数据训练的模型在真实肿瘤分割任务中表现优于使用真实肿瘤数据训练的模型。项目提供了多个合成肿瘤示例,展示了其与真实肿瘤的视觉相似性。这种方法为医学影像分析和AI辅助诊断提供了新的研究方向。
segment-anything - 革命性AI模型实现高效图像分割
AI模型GithubSegment Anything图像分割开源项目深度学习计算机视觉
Segment Anything是Meta AI Research开发的图像分割模型,能通过简单输入生成高质量物体遮罩。该模型经过大规模数据训练,具备强大的零样本分割能力。它提供多种版本,支持ONNX导出,并附有示例和文档,便于集成应用。
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