핵심 개념
提案されたWDMは、高解像度医用画像生成のための効率的な手法であり、拡散モデルをウェーブレット分解された画像に適用します。
초록
この記事では、医用画像の高解像度生成におけるWDMの効果的な性能と、他の比較方法との結果が示されています。WDMは高いFIDスコアとMS-SSIMスコアを持ち、GPUメモリフットプリントが最も低く、256×256×256の解像度でトレーニング可能です。ウェーブレット変換を使用して3D拡散モデルを効果的に高解像度にスケーリングし、同じ標準ネットワークアーキテクチャを維持しながらGPUメモリを節約し、サンプリング時間を短縮する方法が示されています。
통계
WDMは256×256×256の解像度でトレーニング可能であることを示す重要な数字です。
提案された手法は128×128×128の解像度で最先端の画像忠実度(FID)とサンプル多様性(MS-SSIM)スコアを示しています。
WDMは40 GB GPU上でトレーニング可能です。
인용구
"提案された手法は高いFIDおよびMS-SSIM指標で他の比較方法を凌駕しており、GPUメモリフットプリントが最も低い"
"WDMはウェーブレット変換を使用して3D拡散モデルを効果的に高解像度にスケーリングしました"
"WDMは256×256×256の解像度でトレーニング可能であり、他の比較方法よりも優れたパフォーマンスを発揮します"