提升显微图像分辨率的扩散模型：教程
图像与视频处理
2025-01-24 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
其他定量生物学
摘要
扩散模型已成为神经网络生成建模中的一项重要技术，在文本到图像转换和超分辨率等任务中崭露头角。在本教程中，我们提供了从零构建去噪扩散概率模型(DDPMs)的全面指南，特别关注将低分辨率显微图像转换为其对应的高分辨率版本。我们提供了理论背景、数学推导以及使用PyTorch的详细Python代码实现，并附带了提升模型性能的技术。
引用
@article{arxiv.2409.16488,
title = {Diffusion Models to Enhance the Resolution of Microscopy Images: A Tutorial},
author = {Harshith Bachimanchi and Giovanni Volpe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.16488},
year = {2025}
}
备注
45 pages, 8 figures