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。

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。

HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断

GithubHuatuoGPT-VisionHuggingfacePubMedVision医疗应用图像识别多模态大语言模型开源项目模型

HuatuoGPT-Vision-7B是基于Qwen2-7B和LLaVA-v1.5架构的多模态医疗语言模型。该模型利用PubMedVision数据集训练，将医学视觉知识融入多模态LLM中，能同时处理文本和图像输入。开源代码可从GitHub获取，便于模型部署和使用。HuatuoGPT-Vision-7B在医疗诊断、图像分析等领域展现出潜力，为医疗应用提供了新的解决方案。

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。

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。

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。

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。

testSCG-Anatomy-Flux1 - 文本到图像生成功能及稳定扩散技术概览

AI绘图GithubHuggingfaceSafetensorsstable-diffusion开源项目模型模型下载生成艺术

项目特色在于结合黑森林实验室的FLUX.1基础模型，采用LoRA和diffusers技术以实现高效的文本到图像转换。支持Safetensors格式的模型权重下载，能够处理多领域的图像生成任务，适用于视觉设计和创意行业。通过应用先进技术，提升图像生成的性能和可靠性。

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。

LViT - 结合语言和视觉Transformer的医学图像分割技术

GithubLViTVision Transformer医学图像分割开源项目数据集深度学习

LViT是一种创新的医学图像分割方法，融合了语言信息和视觉Transformer。该技术在QaTa-COV19、MosMedData+和MoNuSeg等多个数据集上展现出优异性能，大幅提升了分割精度。项目包含完整代码实现、数据准备指南、训练评估流程及详细实验结果。除常规任务外，LViT在结肠息肉和食管CT等特定领域分割中也表现出色。

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