segmentation-guided-diffusion：精准的分割引导扩散模型

segmentation-guided-diffusion：精准的分割引导扩散模型

segmentation-guided-diffusion [MICCAI 2024] Easy diffusion models with precise segmentation mask guidance. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/segmentation-guided-diffusion

项目介绍

segmentation-guided-diffusion 是一个开源项目，旨在通过引入一种简单而强大的训练方法，使图像生成扩散模型能够基于（可能不完整的）多类分割掩膜进行条件化处理。该项目由 Nicholas Konz、Yuwen Chen、Haoyu Dong 和 Maciej Mazurowski 共同开发，并在MICCAI 2024会议上发表相关论文。

项目技术分析

该项目采用了一种创新的分割引导扩散模型训练方法，该方法在多个多模态医疗图像数据集上，对各种感兴趣的物体对象表现出优于现有分割引导图像生成模型（如 SPADE 和 ControlNet）的性能。segmentation-guided-diffusion 模型生成的图像在忠实于输入掩膜方面表现出色，并且在解剖真实性方面与其他模型相当。

该模型的核心优势在于它始终在原生图像空间中操作（而非潜在扩散模型），这使得它在处理复杂和详细解剖结构时具有精确的像素级遵守输入分割掩膜的能力。此外，该项目还引入了可选的“消融掩膜训练”算法，允许模型在缺失类的分割掩膜上进行条件化，这在医学图像中尤其有用，因为分割掩膜可能不完整或存在噪声。

项目技术应用场景

segmentation-guided-diffusion 模型主要应用于医学图像生成领域，特别是在需要精确控制解剖结构生成的场景中。以下是一些具体应用场景：

1. 医学图像重建：在放射学和医学图像处理中，使用该模型可以从分割掩膜生成高质量、解剖结构清晰的图像。
2. 数据增强：为训练深度学习模型提供多样化的合成医学图像，增强模型的泛化能力。
3. 辅助诊断：生成图像可用于辅助医生进行疾病诊断和治疗效果评估。
4. 教育与研究：为医学教育和研究提供丰富的图像资源。

项目特点

segmentation-guided-diffusion 模型具有以下显著特点：

1. 精准性：模型在图像生成过程中能够精确遵守输入的分割掩膜，生成与掩膜对应的解剖结构。
2. 灵活性：通过消融掩膜训练算法，模型能够在分割掩膜不完整或存在噪声的情况下进行条件化处理。
3. 简单易用：项目提供了详细的安装和使用说明，用户可以轻松地在自己的数据集上进行模型训练和图像生成。
4. 广泛适用性：模型适用于多种医学图像数据集，包括多种模态和对象类型。

以下是具体的模型训练和图像生成方法：

训练

用户需要准备训练图像和对应的分割掩膜，并将它们分别放在 DATA_FOLDER 和 MASK_FOLDER 目录下。训练命令如下：

CUDA_VISIBLE_DEVICES={DEVICES} python3 main.py \
    --mode train \
    --model_type DDIM \
    --img_size {IMAGE_SIZE} \
    --num_img_channels {NUM_IMAGE_CHANNELS} \
    --dataset {DATASET_NAME} \
    --img_dir {DATA_FOLDER} \
    --train_batch_size 16 \
    --eval_batch_size 8 \
    --num_epochs 400

如果需要添加分割引导和消融掩膜训练，可以在命令中添加相应的选项。

评估/采样

生成图像的命令与训练类似，以下是生成100个样本的示例：

CUDA_VISIBLE_DEVICES={DEVICES} python3 main.py \
    --mode eval_many \
    --model_type DDIM \
    --img_size 256 \
    --num_img_channels {NUM_IMAGE_CHANNELS} \
    --dataset {DATASET_NAME} \
    --eval_batch_size 8 \
    --eval_sample_size 100

如果需要生成基于分割掩膜的图像，可以在命令中添加相应的选项。

segmentation-guided-diffusion 项目的开源特性和强大的功能使其成为医学图像生成领域的有力工具。用户可以通过该项目官方网站获取更多信息和资源，开始自己的医学图像生成之旅。

segmentation-guided-diffusion [MICCAI 2024] Easy diffusion models with precise segmentation mask guidance. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/segmentation-guided-diffusion