EyeDiff

EyeDiff是一款基于扩散模型的文本到图像生成工具，专注于多模态眼科图像的生成。通过自然语言提示，EyeDiff能够捕捉常见及罕见眼病的关键病变特征，显著提升疾病诊断的准确性。该模型经过多个大规模数据集的训练，具备强大的数据平衡能力和多模态学习能力，为眼科领域的疾病诊断提供了创新解决方案。 EyeDiff的核心功能包括文本到图像生成、诊断能力提升以及数据增强等。它通过CLIP文本编码器与交叉注意力机制，将文本提示与图像特征深度融合，生成与输入高度一致的高质量图像。此外，基于潜在扩散模型（LDM），EyeDiff能够在去噪过程中逐步优化图像质量，确保生成结果的精确性和一致性。 技术上，EyeDiff依托Stable Diffusion（SD）模型，在潜在空间中实现去噪操作。其多模态训练框架覆盖了14种眼科图像模态和80多种眼病类型，通过VQAScore和人工评估确保生成图像的高精度。生成的图像被广泛应用于下游疾病诊断任务，验证了EyeDiff在解决数据不平衡问题上的有效性。 项目资源可在arXiv技术论文中获取（https://arxiv.org/pdf/2411.10004）。EyeDiff在实际应用中展现出广泛潜力，涵盖自动疾病筛查、数据增强、跨中心数据共享、医学教育与培训以及临床研究等多个领域。