论文地址:[2211.00611] MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model (arxiv.org) 代码:GitHub - KidsWithTokens/MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Model 摘要。扩散概率

基于扩散模型的标签高效语义分割 摘要： 去噪扩散概率模型最近受到了很多研究的关注，因为它们优于gan等替代方法，并且目前提供了最先进的生成性能。扩散模型的优越性能使其成为一些应用程序的吸引人的工具，包括绘图，超分辨率和语义编辑。在本文中，我们证明了扩散模型也可以作为语义分割的工具，特别是在标记数据稀缺的情况下。特别地，对于几个预训练的扩散模型，我们研究了执行反向扩散过程的马尔可夫步骤的网络的中

MedSegDiff:基于扩散概率模型的医学图像分割 摘要： 扩散概率模型(Diffusion probabilistic model, DPM)是近年来计算机视觉研究的热点之一。它在Imagen、Latent Diffusion Models和Stable Diffusion等图像生成应用中表现出了令人印象深刻的生成能力，引起了社区的广泛讨论。最近的许多研究还发现，它在许多其他视觉任务中也很