Stable-Diffusion-Seg

用 Stable Diffusion 单步反演，让医学图像分割又快又准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 10 🐛 待处理 2 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 117
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码库，完全免费，需自行部署使用

项目预览

Stable-Diffusion-Seg 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队lin-tianyu
官网地址https://lin-tianyu.github.io/Stable-Diffusion-Seg
GitHubhttps://github.com/lin-tianyu/Stable-Diffusion-Seg
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码库，完全免费，需自行部署使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,diffusion-models,medical-image-analysis,segmentation,stable-diffusion
GitHub 星标★ 117
上线时间2024-03-07 00:00:00
代码更新2025-06-20
仓库体积19.5 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Stable-Diffusion-Seg 是 MICCAI 2024 论文的官方代码库，专注于利用 Stable Diffusion 模型进行生物医学图像分割。它提出了一种单步反向过程（single-step reverse process）的扩散分割方法，旨在解决传统扩散模型在医学图像分割中推理速度慢、计算成本高的问题。该工具将 Stable Diffusion 的生成能力与医学图像分割任务结合，通过预训练的扩散模型提取语义特征，并设计轻量级的分割头，实现高效且准确的分割。核心能力包括：支持多种生物医学图像模态（如 MRI、CT、病理切片），提供训练和推理脚本，以及预训练模型权重，方便研究人员复现和扩展。该项目为医学图像分析领域提供了一种新的扩散模型应用范式，特别适合需要快速推理的临床场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 117

核心亮点

  • 单步反向过程显著加速推理，相比多步扩散方法更适合临床实时需求
  • 基于 Stable Diffusion 预训练模型，利用强大的生成先验提升分割精度
  • 官方 MICCAI 2024 代码，提供完整训练和评估流程，易于复现

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
  • 依赖 Stable Diffusion 模型，对计算资源要求较高，部署门槛不低

适用场景

  • 医学影像中的器官或病灶分割（如 MRI、CT）
  • 病理切片图像的细胞或组织区域分割
  • 需要快速推理的临床辅助诊断工具开发

替代项目

MedSAM、nnU-Net、MONAI

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