综合来说本文贡献如下:1.引入基于DDPM的后验采样模型来进行多模态图像法融合任务,包含无条件生成模块和条件似然矫正模块,采样的图像只通过一个预训练的DDPM完成,不需要fine-tune;2.似然矫正中,由于显式获得似然不可行,因此将优化损失表示为包含隐变量的概率推理问题,可以通过 EM 算法来解决,然后这个方法整合进DDPM回路...
简介:本文介绍了一种基于去噪扩散概率模型的新融合算法DDFM,旨在解决GAN-based生成方法不稳定、缺乏解释性的问题。DDFM利用无条件训练的图像生成模型,在红外可见图像融合和医学图像融合中取得了有前途的融合结果。该方法将推断解决方案集成到扩散采样迭代中,从源图像生成高质量的合并图像,并利用自然图像生成先验和跨模态...
图像声音彻底实现完美融合!阿里研究院发布的EMO技术,可以在在弱条件下使用音视频扩散模型生成富有表现力的肖像视频,不仅实现音唇完美融合,还能兼顾丰富头部动作 #人工智能 #风口 #阿里 #小亦同学 - 君主小亦人工智能应用于20240228发布在抖音,已经收获了45.0万个喜欢,
DiffusionITM 技术使我们能够将扩散模型应用于各种图像与文本的匹配任务。它解决了以往图像与文本检索之间存在的不平衡问题,这种不平衡曾导致在没有文本条件的情况下,图像检索的性能表现不稳定:当文本作为条件时,系统会根据最低的噪声预测误差来选择图像(见图的上半部分),而这个误差是通过与没 此外,研究者们还引入了...
该方法以扩散模型为基础,通过对红外和可见光图像进行多尺度分解和融合,实现了图像信息的有效融合。具体来说,该方法包括以下几个步骤: 首先,我们对输入的红外和可见光图像进行多尺度分解,将其分解成不同频率的分量。这样可以将图像信息分解到不同的尺度上,便于后续的处理和融合。 然后,我们利用扩散模型对分解后的分量...
基于扩散模型:STFDiff 采用了扩散模型进行时空融合,克服了传统深度学习模型(如 GANs)的模式崩溃问题,并增强了稳定性。扩散模型通过迭代去噪的过程,能够捕捉图像的复杂时空关系。 双流Unet (DS-Unet):提出了一种新的双流Unet作为噪声预测器,利用双流编码器分别提取噪声图像和先验图像的特征,通过差异来增强噪声特征的表示...
作为审稿人，看到的顶会投稿论文就更多了。基于扩散模型的图像融合算法也已出现。
本发明涉及基于扩散模型和多模态融合的医学图像肿瘤分割方法,属于医学图像处理技术领域。本发明包括步骤:获取多模态MRI医学图像,并对图像进行预处理;构建去噪网络,将预处理好的多模态图像分别送入不同的去噪网络,该网络通过正向扩散过程对输入图像进行破坏,然后预测噪声并修复出正常区域;将每个模态的原始输入图片和噪声...
将通过各向异性扩散模型处理的图像与经过高斯函数滤波的结果图像进行差分操作,可以得到图像的高频系数信息。为提高健壮性,对高频系数进行小窗口累加,其作为像素选择准则,再分别从原始图像中直接获取对应的像素值组成融合结果图像。实验结果表明,所提出的方法可以有效地融合源图像信息,非常适合多聚焦图像融合。关键词:图像...
3、一种融合图像识别和扩散式生成模型的超声报告生成方法,包括以下步骤: 4、(1)建立超声图像与文字报告数据库,分别对两种不同模态的数据做数据增强; 5、(2)针对超声图像设计空间适配器和特征融合模块,将其嵌入图像分割大模型的图像编码器中,以准确对肿瘤图像分割和分类; 6、(3)对超声图像的训练数据做数据增强,包...