XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像合成
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
推进AI驱动的医疗图像合成
摘要MEDVQA-GI挑战挑战解决了AI驱动的文本对象生成模型在医学诊断中的集成，旨在通过合成图像生成来增强诊断能力。现有方法主要集中于静态图像分析，并且缺乏文本描述中医学图像的动态生成。本研究打算通过引入基于微调生成模型的新方法来部分缩小这一差距，以从文本描述中生成动态，可扩展和精确的图像。尤其是，我们的系统集成了微调的稳定扩散和Dreambooth模型，以及低级适应（LORA），以生成高保真的医学图像。问题是两个子任务，即：图像合成（IS）和最佳提示生产（OPG）。前者通过口头提示创建医学图像，而后者提供了在指定类别中产生高质量图像的提示。这项研究强调了传统医学图像生成方法的局限性，例如手绘，限制数据集，静态程序和通用模型。我们的评估措施表明，稳定的扩散在产生高质量，多样化的图像方面超过了夹子和Dreambooth + Lora。具体来说，稳定的扩散的限制距离（FID）得分最低（单中心为0.099，多中心为0.064，合并为0.067），表明图像质量更高。此外，它的平均成立得分最高（所有数据集中为2.327），表明了异常的多样性和质量。这进展了AI驱动的医疗诊断领域。未来的研究将集中于模型炼油，数据集扩展和道德考虑，以有效地将这些进步实施到临床实践中。
AI图像合成对平面设计的影响
7 叶聪，“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”，2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议（ICISCAE），2021 年，https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。8 Kieran Browne，“谁（或什么）是人工智能艺术家？”，Leonardo 55，第 2 期（2022 年）：130–34，https://doi.org/10.1162/leon_a_02092。 9 叶聪，“基于机器学习算法的人工智能艺术设计演进及应用”，2021 IEEE 第四届信息系统与计算机辅助教育国际会议（ICISCAE），2021 年，https://doi.org/10.1109/iciscae52414.2021.9590775。10 Justin O'Connor，“创意产业：新方向？”，国际文化政策杂志 15，第 4 期（2019 年）：387–402，https://doi.org/10.1080/10286630903049920。
具有质量效应的儿童脑肿瘤图像合成
在过去的几年中，基于深度学习的技术在医学图像处理领域取得了很大进展，例如分割和配准。这些方法的主要特点是对医学图像进行模型训练的需求量很大。然而，由于成本高昂和道德问题，获取这些数据通常很困难。因此，缺乏数据可能导致性能不佳和过度拟合。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一种数据增强算法，用于在健康儿童脑 MRI 图像上修复肿瘤以模拟病理图像。由于肿瘤的生长可能导致周围组织变形和水肿（这被称为“质量效应”），因此使用概率 UNet 来模拟这种变形场。然后，不是直接将肿瘤添加到图像中，而是使用基于 GAN 的方法将蒙版转移到图像上，使其在视觉和解剖学上都更合理。同时，通过将变形场应用于原始标签，还可以获得不同脑组织的注释。最后，将合成图像与真实数据集一起进行训练以进行肿瘤分割任务，结果表明准确度有统计上的提高。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
可控文本到图像合成，适用于多模态 MR 图像
近年来，生成模型取得了重大进展，尤其是在文本到图像合成领域。尽管取得了这些进展，但医学领域尚未充分利用大规模基础模型的功能来生成合成数据。本文介绍了一种文本条件磁共振 (MR) 成像生成框架，解决了与多模态考虑相关的复杂性。该框架包括一个预先训练的大型语言模型、一个基于扩散的提示条件图像生成架构和一个用于输入结构二进制掩码的附加去噪网络。实验结果表明，所提出的框架能够生成与医学语言文本提示一致的逼真、高分辨率和高保真的多模态 MR 图像。此外，该研究根据文本条件语句解释了生成结果的交叉注意力图。这项研究的贡献为未来文本条件医学图像生成的研究奠定了坚实的基础，并对加速医学成像研究的进步具有重要意义。
3D感知图像合成上自定义属性的定量操纵
尽管基于3D的GAN技术已成功地应用于具有各种属性的照片真实的3D图像，同时保持视图一致性，但很少有关于如何罚款3D impersimens的研究，而不会限制其属性特定对象的特定对象类别。为了填补此类研究空白，我们提出了一个基于3D的GAN代表的新型图像操纵模型，以对特定的自定义贡献进行细粒度控制。通过扩展最新的基于3D的GAN模型（例如，EG3D），我们的用户友好定量操作模型可以实现对3D操作多属性数量的精细而归一化的控制，同时实现了视图一致性。我们通过各种实验验证了我们提出的技术的有效性。
采用去噪扩散概率模型进行三维医学图像合成
去噪扩散概率模型 (DDPM) 最近在图像合成中表现出色，并在各种图像处理任务中得到广泛研究。在这项工作中，我们提出了一种用于生成三维 (3D) 医学图像的 3D-DDPM。与以前的研究不同，据我们所知，这项工作首次尝试研究 DDPM 以实现 3D 医学图像合成。我们的研究检查了脑肿瘤高分辨率磁共振图像 (MRI) 的生成。通过在半公开数据集上的实验对所提出的方法进行了评估，定量和定性测试都显示出有希望的结果。我们的代码将在 https://github.com/DL-Circle/3D-DDPM 上公开提供。关键词：扩散模型、图像合成、磁共振成像 (MRI)。
TISS-net：使用级联双任务网络和误差预测一致性进行脑肿瘤图像合成和分割
从医学图像中准确分割脑肿瘤对于诊断和治疗计划非常重要，而且通常需要多模态或对比度增强图像。然而在实践中，患者的某些模态可能缺失。合成缺失的模态有可能填补这一空白并实现高分割性能。现有方法通常分别处理合成和分割任务，或者将它们联合考虑，但没有对复杂的联合模型进行有效的正则化，导致性能有限。我们提出了一种新颖的脑肿瘤图像合成与分割网络 (TISS-Net)，该网络可以高性能地端到端获得合成的目标模态和脑肿瘤分割。首先，我们提出了一个双任务正则化生成器，可以同时获得合成的目标模态和粗分割，它利用肿瘤感知合成损失和可感知正则化来最小化合成和真实目标模态之间的高级语义域差距。基于合成图像和粗分割，我们进一步提出了一个双任务分割器，它可以同时预测细化分割和粗分割中的误差，其中引入这两个预测之间的一致性以进行正则化。我们的 TISS-Net 通过两个应用进行了验证：合成 FLAIR 图像用于整个神经胶质瘤分割，合成增强 T1 图像用于前庭神经鞘瘤分割。实验结果表明，与现有模态的直接分割相比，我们的 TISS-Net 大大提高了分割精度，并且优于最先进的基于图像合成的分割方法。2023 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
MindEye2：共享主体模型利用 1 小时数据实现 fMRI 转图像
参考文献。 [1] Allen 等人 (2022 年)。一个庞大的 7T fMRI 数据集，用于连接认知神经科学和人工智能。自然神经。 [2] Ilharco 等人 (2021 年)。OpenCLIP。 [3] Podell 等人 (2023 年)。Sdxl：改进潜在扩散模型以进行高分辨率图像合成。ICLR。 [4] Meng 等人 (2022 年)。SDEdit：使用随机微分方程引导图像合成和编辑。ICLR。 [5] Reddy 等人 (2010 年)。读懂心灵之眼：在心理意象过程中解码类别信息。神经图像。 [6] Wallace 等人 (2022 年)。RTCloud：一种基于云的软件框架，用于简化和标准化实时 fMRI。神经图像。 [7] Scotti 等人 (2023 年)。重建心灵之眼：具有对比学习和扩散先验的 fMRI 到图像。NeurIPS。