潜在融合:一种有效且高效的组织学伪影恢复框架
研究人员提出了一种新的框架LatentArtiFusion,用于高效重建组织学伪迹。该框架通过低维潜空间中的潜在扩散模型(LDM)实现恢复过程,提高了计算效率。实验结果显示,LatentArtiFusion的速度比传统像素级扩散框架快30倍以上,并且在多个评估指标上优于基于GAN的方法。此外,该框架在下游组织分类任务中也表现出实际实用性。
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研究人员提出了一种新的框架LatentArtiFusion,用于高效重建组织学伪迹。该框架通过低维潜空间中的潜在扩散模型(LDM)实现恢复过程,提高了计算效率。实验结果显示,LatentArtiFusion的速度比传统像素级扩散框架快30倍以上,并且在多个评估指标上优于基于GAN的方法。此外,该框架在下游组织分类任务中也表现出实际实用性。