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。

DECIMER-Image_Transformer - 化学结构图像识别的深度学习新方法

DECIMERGithubSMILESTransformer化学图像识别开源项目深度学习

DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型，开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程，采用TPU加速训练，提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向，推动了化学信息学领域的发展。

Pixu - AI生成的可定制高质量图片库

AI工具人像摄影城市景观复古风格时尚风格海滩场景

Pixu提供3000多张AI生成的高质量图片,包括人像、时尚和生活场景。图库风格涵盖现代都市、复古怀旧和自然风光等主题,可根据需求进行个性化定制。适用于商业设计、社交媒体和个人创作,为创作者提供独特的视觉素材。

UNetPlusPlus - 嵌套U-Net架构优化医学图像分割

GithubUNet++医学影像卷积神经网络图像分割开源项目深度学习

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。

HCP-Diffusion - Stable Diffusion模型训练与优化工具集

DreamArtist++GithubHCP-DiffusionLoRAStable Diffusion开源项目文本到图像生成

HCP-Diffusion是基于Diffusers库开发的Stable Diffusion模型工具集。它整合了多种文本到图像生成的训练方法，包括Prompt-tuning和Textual Inversion等。该工具集引入了DreamArtist++技术，支持一次性文本到图像生成。HCP-Diffusion提供层级LoRA、模型集成和自定义优化器等功能，为AI研究和开发提供全面的模型训练与推理支持。

AIGS - AI生成图像作为数据源的前沿探索与应用

AI生成图像Github开源项目数据源深度学习综述计算机视觉

AIGS项目系统研究了AI生成图像(AIGC)作为数据源的最新发展。通过对方法和应用的分类,该项目全面概述了AIGC在视觉领域的进展,包括生成模型、神经渲染等技术,以及在2D/3D视觉感知、图像生成和自监督学习等方面的应用。此外,项目整理了相关数据集,为AIGC研究提供了丰富资源。

UCTransNet - 融合U-Net与Transformer的医学图像分割网络

GithubTransformerU-NetUCTransNet医学图像分割开源项目深度学习

UCTransNet是一种结合U-Net和Transformer优势的医学图像分割网络。它通过Channel Transformer模块替代U-Net的跳跃连接，从通道维度优化特征融合。该模型在GlaS和MoNuSeg等数据集上表现优异，为医学影像分析提供新思路。项目开源代码实现和预训练模型，并提供详细使用说明，方便研究者探索和应用。

IP-Adapter-Instruct - 多任务图像生成的突破性技术

GithubIP Adapter Instruct图像生成多任务学习开源项目扩散模型条件控制

IP-Adapter-Instruct是一种先进的图像生成技术，融合了自然图像条件和指令提示。这个模型能够高效处理多种任务，包括风格迁移和对象提取，同时保持高质量输出。它克服了传统文本提示在描述图像风格和细节方面的局限性，提供了更精确的图像生成控制。IP-Adapter-Instruct在实际应用中表现出色，为扩散模型的发展提供了新的可能性。

PickScore - 优化文本到图像生成的用户偏好数据集和模型

GithubPickScore开源项目数据集文本生成图像用户偏好

PickScore是一个开源项目，提供数据集和模型用于优化文本到图像生成的用户偏好预测。项目包含Pick-a-Pic v1和v2数据集，以及基于v1训练的PickScore模型。此外，还提供演示、安装指南、推理示例和训练脚本，方便研究人员和开发者进行实验和改进。PickScore致力于提升AI生成图像的质量和用户体验。

U-KAN - 提升医学图像分割和生成效能的创新框架

GithubU-KAN医学图像分割医学图像生成开源项目深度学习计算机视觉

U-KAN是一个将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)层整合到U-Net结构中的医学图像处理框架。这种创新设计在提高图像分割和生成任务准确性的同时，降低了计算成本。U-KAN在多个医学图像数据集的分割任务中表现出色，并在图像生成领域展现潜力。这项研究为医学图像处理技术的进步提供了新思路，有望推动更精准、高效的诊断和分析工具的发展。

wyGPT - 单GPU高性能GPT模型训练推理工具

EGFR基因突变GPU训练GithubwyGPT开源项目生存分析非小细胞肺癌

wyGPT是一个开源的GPT模型项目，专注于单GPU环境下的高效训练和推理。提供命令行工具，支持PubMed和中文预训练模型的微调和文本生成。项目包含示例数据和使用说明，是自然语言处理研究和开发的实用工具。

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