MedDiffusion：通过基于扩散的数据增强提升健康风险预测

本文研究了扩散模型生成图像的方法及其对数据增强的益处。研究发现，将扩散模型个性化到目标数据的方法优于简单的提示策略，但使用扩散模型的训练数据，通过最近邻检索程序，直接提高下游性能。扩散模型在数据增强方面有局限性，但在生成新训练数据方面有潜力，以提高下游视觉任务的性能。