BCI

Pyramid Pix2pix乳腺癌免疫组织化学图像生成框架

乳腺癌图像生成免疫组织化学 PyramidPix2pix 深度学习 Github 开源项目

BCI项目开发了Pyramid Pix2pix框架,实现HE到IHC乳腺癌图像的高质量转换。项目提供开源代码、数据集和预训练模型,支持1024x1024分辨率图像生成。研究人员可利用BCI资源开展乳腺癌图像分析和生成研究。

rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制

AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像

Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。

Virchow - 自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能

GithubHuggingfacePyTorchVirchowVision Transformer图片特征提取开源项目模型计算病理学

Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型，适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构，具有32层和1280维度嵌入，优化于PyTorch和timm框架中高效运行，适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证，并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。

visual-med-alpaca - 生物医学多模态AI模型实现图像理解和复杂问答

AIGithubLLMVisual Med-Alpaca多模态开源项目生物医学

Visual Med-Alpaca是一个参数高效的开源生物医学基础模型，集成了多模态能力。基于LLaMa-7B架构，该模型通过指令微调和视觉模块扩展，可执行放射影像解读和复杂临床问答等任务。仅需一张消费级GPU即可运行，为生物医学领域提供了灵活高效的AI研究工具。该项目仅供学术研究使用。

GenerativeModels - MONAI医学影像生成模型库推动AI医疗研究

GithubMONAI人工智能医学图像开源项目深度学习生成模型

GenerativeModels是MONAI项目的子项目，致力于医学影像生成模型的研究。它提供多种生成模型架构，如扩散模型和自编码器，以及医学影像专用的损失函数和评估指标。项目包含与MONAI兼容的训练引擎和丰富教程，支持研究人员进行图像合成、异常检测和超分辨率重建等任务。这些工具和资源有助于推进医学AI领域的发展。

Medical-SAM2 - 基于SAM2框架的2D和3D医学图像精准分割模型

GithubMedical SAM 2医学影像图像分割开源项目深度学习计算机视觉

Medical-SAM2是一个开源的医学图像分割模型，基于SAM2框架开发。该模型支持2D和3D医学图像分割，适用于REFUGE眼底图像和BTCV腹部多器官等数据集。项目提供环境配置、数据准备和训练步骤指南，以及预训练权重。Medical-SAM2为医学图像分析研究提供了实用的工具和资源。

BioGPT - 预训练Transformer模型为生物医学文本提供强大工具

BioGPTGithubTransformer开源项目生物医学文本自然语言处理预训练模型

BioGPT是一个针对生物医学文本的预训练Transformer模型。该模型在关系提取、文档分类和问答等下游任务中表现优异。项目提供预训练模型和特定任务的微调模型，可通过多种渠道获取。BioGPT支持文本生成、特征提取等多种应用场景，为生物医学自然语言处理研究提供了实用工具。

pix2code - 利用深度学习技术从界面截图自动生成代码

GithubUizard Technologiespix2code代码生成图形用户界面开源项目深度学习

本项目演示了使用深度学习技术从单个界面截图生成代码，适用于iOS、Android和网页平台，生成准确率超过77%。系统虽然具有实验性和教育目的，但提供了未来机器智能研究的重要数据和源码支持。

PixArt-sigma - Diffusion Transformer模型实现4K文本到图像生成

4K图像生成GithubPixArt-ΣTransformer开源项目扩散模型文生图

PixArt-Σ是一个基于Diffusion Transformer的文本到图像生成模型。通过Weak-to-Strong训练方法,该模型支持4K分辨率生成,采用300长度T5 token和SDXL VAE。相比前代PixArt-α,PixArt-Σ具有更强的生成能力。项目提供开源代码、多种分辨率预训练权重、diffusers库集成支持和在线演示。

Paint-by-Example - 通过扩散模型进行示范导向的图像编辑

GithubHuggingfacePaint by Example图像编辑开源项目扩散模型自监督训练

该项目通过自监督训练，重新组合源图像及示范图像，避免了直接复制粘贴带来的伪影。采用任意形状掩码和无分类器指导，提升编辑过程的可控性，并通过一次性前向扩散模型实现高保真图像编辑。项目展示了对自然图像的高效可控编辑效果，提供了预训练模型、测试基准和量化结果，适用于图像编辑和生成的研究与应用。

PyDIff - 金字塔扩散模型提升低光照图像增强效果

GithubIJCAI 2023PyDiff低光照图像增强开源项目扩散模型深度学习

PyDiff项目利用金字塔扩散模型技术增强低光照图像。在LOL数据集上，其PSNR达27.09，SSIM为0.93，展现出优异性能。项目开源了训练和测试代码，支持多GPU训练，并可用于自定义低级任务数据集。PyDiff为低光照图像增强研究提供了有力工具。

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