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。

pix2pixHD - 高分辨率图像到图像转换及语义编辑

GANsGithubpix2pixHD图像翻译开源项目语义操控高分辨率

此Pytorch实现的高分辨率图像到图像转换方法（如2048x1024），可以将语义标签图转化为真实感图像，或从面部标签图生成肖像。该项目适用于街景和肖像等图像生成及交互编辑。需要NVIDIA GPU，提供详细的安装、测试和训练指南，支持多GPU和自动混合精度训练。

UNI - 革新计算病理学的通用自监督模型

GithubUNI全幻灯片图像开源项目病理AI自监督学习计算病理学

UNI是一款为计算病理学开发的通用自监督模型。它利用超过10万张H&E染色全扫描图像进行预训练,在34项代表性任务中表现卓越。UNI具备分辨率无关的组织分类、少样本玻片分类和多种癌症类型分类等能力,为病理学AI模型开发开辟新途径。

pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现

Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目

使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。

TransBTS - 使用Transformer实现多模态脑肿瘤医学图像分割

GithubTransBTSTransBTSV2Transformer多模态数据集开源项目脑肿瘤分割

TransBTS与TransBTSV2采用Transformer技术显著提升多模态脑肿瘤与医学图像体积分割的效率与准确性。项目包括详细的模型实现和相关文献，支持BraTS、LiTS、KiTS等医学图像数据集，并利用Python和Pytorch进行数据预处理、模型训练和测试，支持分布式训练。适用于需要高效精准医学图像分割解决方案的研究人员和工程师。

dsmil-wsi - 用于全玻片图像中肿瘤检测的双流多实例学习网络

Camelyon16DSMILGithubMILPytorchTCGA开源项目

结合自监督对比学习与多实例学习网络，实现10倍速度优化全视图图像分类。最新版本支持交叉验证、改进多标签任务指标并修复脚本错误。了解如何在TCGA肺癌和Camelyon16数据集上进行训练与测试，以及生成色彩和检测图的详细步骤。

phikon - 基于ViT的组织病理学自监督学习模型

GithubHuggingfacePhikon医学图像处理开源项目模型深度学习肿瘤病理学自监督学习

Phikon是一个使用iBOT训练的组织病理学自监督学习模型。它是由Owkin开发的Vision Transformer Base模型，包含8580万个参数，支持224x224x3的图像输入。该模型在4000万个泛癌症图像块上进行了预训练，可用于从组织学图像中提取特征，并应用于多种癌症亚型的分类任务。通过微调，Phikon可以适应特定癌症亚型的研究需求。

pytorch-CycleGAN-and-pix2pix - PyTorch中的高效CycleGAN和pix2pix图像翻译

CycleGANGithubPyTorchpix2pix图像翻译开源项目神经网络

该项目提供了PyTorch框架下的CycleGAN和pix2pix图像翻译实现，支持配对和无配对的图像翻译。最新版本引入img2img-turbo和StableDiffusion-Turbo模型，提高了训练和推理效率。项目页面包含详细的安装指南、训练和测试步骤，以及常见问题解答。适用于Linux和macOS系统，兼容最新的PyTorch版本，并提供Docker和Colab支持，便于快速上手。

PixArt-XL-2-512x512 - 快速生成高分辨率图像的高效能模型

GithubHuggingfacePixart-α开源项目扩散模型文本到图像模型深度学习生成模型

PixArt-α是一个基于Transformer架构的文本到图像生成框架，能够从文本提示生成高分辨率图像，最高可达1024像素。相比于Stable Diffusion v1.5，其训练时间仅为10.8%，大幅降低成本与碳排放。用户偏好评估显示，PixArt-α在实现效率与图像质量方面表现卓越，适用于艺术创作、教育用途及生成模型研究。但需要注意的是，其在图像还原现实性和复杂任务的执行上尚有局限。查看其GitHub或arXiv以了解更多细节。

ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型

GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成

ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。

pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型

3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签

pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型，可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术，能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图，pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能，为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。

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