UNetPlusPlus

嵌套U-Net架构优化医学图像分割

UNet++是一种改进的医学图像分割架构，通过重新设计跳跃连接和密集连接解码器，解决了U-Net的架构深度和连接设计问题。项目提供Keras和PyTorch实现，并获得多个第三方支持。UNet++在医学图像分割任务中表现优异，为研究提供了有力工具。该项目已在GitHub开源，欢迎研究者使用和贡献。

Github

论文

介绍相关项目

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

UniControl - 优化多任务条件生成的统一扩散模型

GithubUniControl任务推理开源项目控制生成模型训练视觉生成

UniControl项目展示了一种新的多任务条件生成模型，支持多种语言提示，通过增强的预训练文本到图像扩散模型和任务感知的HyperNet，实现高精度图像生成和多任务适应。实验结果表明，UniControl在多个单任务控制方法上表现更佳，是可控视觉生成领域的重要进展。

Awesome-Transformer-in-Medical-Imaging - Transformer在医学图像分析中的应用进展综述

GithubVision Transformer医学图像分析图像分割图像分类开源项目深度学习

本项目整理了Transformer模型在医学图像分析中的最新研究进展。内容涵盖图像分类、分割、重建、合成等多个领域,系统地归纳和分类了相关论文。项目提供了医学图像分析中Transformer应用的分类体系,详细的参考文献,以及开源代码库链接,为研究人员提供了全面的学习和实践资源。

ritm_interactive_segmentation - 迭代训练与掩码引导的交互式图像分割方法

Github交互式图像分割开源项目神经网络计算机视觉迭代训练遮罩引导

该项目提出了一种基于掩码引导的迭代训练方法，用于交互式图像分割。这种方法能够分割新对象，也可从外部掩码开始修正。采用简单前馈模型，无需额外优化即可达到先进性能。项目提供训练和测试代码、预训练模型及交互式演示，支持多种数据集和评估指标。

UltraDet - 提高乳腺超声病变检测准确率

GithubUltraDet假阳性抑制实时推理开源项目视频目标检测超声检测

UltraDet是一种新型乳腺超声病变检测方法，在保持0.90召回率的同时将假阳性率降低约50%。该项目为CVA-Net数据集提供高质量边界框标注，并已被MICCAI 2023会议录用。UltraDet利用前帧的负时间上下文信息，在保持实时性能的基础上显著提升检测准确度。这一创新方法为超声影像诊断提供了更精确的辅助工具。

unpaint - C++实现的高性能Stable Diffusion图像合成工具

AI绘图DirectMLGithubStable DiffusionUnpaint图像合成开源项目

Unpaint是一款C++实现的Stable Diffusion图像合成工具，支持txt2img、img2img、inpainting等基本功能和ControlNet增强功能。该工具在单进程中运行整个图像生成过程，无需依赖Python，简化了部署流程。Unpaint基于DirectML，兼容NVIDIA和AMD GPU等硬件。用户可从本地或HuggingFace安装模型，便于将Stable Diffusion集成到各类应用中。

UniDepth - 单目深度测量的通用算法，兼容多种数据集

CVPR 2024GithubHugging FacePython包UniDepth开源项目深度估计

UniDepth项目提出了通用的单目深度测量方法，支持多个数据集如NYUv2、KITTI和SUN-RGBD。通过训练模型，该方法可直接从RGB图像生成深度和内参预测，无需预先深度数据。其高精度、低延迟的推理能力在多个基准测试中表现优秀。支持多种输入形状和比例，适合机器人视觉和自动驾驶等应用。

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。

controlnet-union-sdxl-1.0 - ControlNet++：革新SDXL图像生成与编辑的多功能架构

AI绘图ControlNet++GithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成图像编辑开源项目模型

ControlNet++为Stable Diffusion XL模型带来全新架构，支持10余种控制条件，实现高分辨率图像生成和精细编辑。项目采用桶训练、海量高质量数据集和多种训练技巧，在保持参数量的同时，实现多条件融合和开源模型兼容。ProMax版本还增添去模糊、变体生成等高级功能，为图像处理提供更多可能性。

MONAI - 基于PyTorch的医疗影像深度学习开源平台

GithubMONAIPyTorch医疗成像开源软件开源项目深度学习框架

MONAI是一个基于PyTorch的开源平台，专注于医疗影像的深度学习。它提供灵活的数据预处理、易于集成的API、领域特定的网络和评估指标，并支持多GPU和多节点数据并行。MONAI旨在为学术、工业和临床研究者提供优化和标准化的模型创建和评估工具，促进跨领域合作。

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