本研究提出了SurgicaL-CD方法，通过一致性蒸馏扩散生成高质量的手术图像，解决了医学领域标注数据集稀缺问题。在多个数据集上展现了优于GAN和传统扩散方法的表现，为计算机辅助手术系统的训练提供了新的思路和可能性。

手术图像生成：利用潜在一致性扩散模型进行非配对图像转换
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