近日，FoD研究团队提出了一种基于均值回归随机微分方程的前向生成建模框架（Forward-Only Diffusion）。该技术突破性地实现了非马尔可夫采样过程，在图像生成任务中以更少的迭代步骤达到业界竞争力水平。传统扩散模...

谷歌研究团队近日宣布其医疗对话AI系统AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）取得重大升级，新增医学影像分析功能。这一突破性进展使AMIE在基于聊天的诊断过程中能够同步解读X光片、CT扫描等医学影像，...

苏黎世联邦理工学院（ETH）研究人员在GitHub开源了名为'Alias free super resolution'的创新项目，该项目通过算法突破解决了超分辨率技术中长期存在的重建伪影问题。传统超分辨率方法在放大图像时往往会产生锯齿、振...

近日，一项名为REPA-E的技术突破引发了机器学习领域的广泛关注。该技术通过创新的表示对齐损失函数，首次实现了变分自编码器(VAE)与潜在扩散模型的稳定联合训练。这种端到端的训练方法在ImageNet数据集上取得了当前...

惠普AI Studio正通过多模态大语言模型技术推动医学研究与诊断的范式变革。该平台突破性地整合了文本、影像、基因序列等异构医疗数据，利用先进的跨模态表征学习算法，实现了对复杂医学信息的统一解析与深度挖掘。临...

随着深度学习技术的迅猛发展，其在医学影像处理领域的应用也日益广泛。最近，一个名为“Awesome MRI Reconstruction”的开源项目在GitHub上引起了广泛关注。该项目精心收集了大量关于深度学习在磁共振成像（MRI）重建...

近日，一项名为Block Diffusion的技术引起了广泛关注。该技术通过创新的方式在自回归模型（autoregressive models）和扩散模型（diffusion models）之间进行插值，为生成模型领域带来了新的突破。自回归模型以其序列...

近期，一项名为CATANet的创新技术在高分辨率图像生成领域取得了重要进展。该技术通过聚合长距离内容相似的标记（tokens），显著提升了图像超分辨率的效果。传统的超分辨率方法通常依赖于局部特征的处理，而CATANet则...