本文探讨了深度学习和生成模型在外科手术领域合成医学图像的方法，提出了无配对图像转换、扩散模型和文本到图像生成等技术，以提高肝脏分割模型的性能和医学影像质量。这些方法能够生成高质量的合成数据，解决数据不平衡问题，并为手术培训提供支持，强调了医学数据的独特性和临床应用需求。