wdm-3d

用小波+扩散模型，高效合成高分辨率3D医学图像

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 14 🐛 待处理 1 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 143
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

wdm-3d 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pfriedri
官网地址https://pfriedri.github.io/wdm-3d-io
GitHubhttps://github.com/pfriedri/wdm-3d
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d,diffusion-models,image-generation,wavelet-transform
GitHub 星标★ 143
上线时间2024-02-28 00:00:00
代码更新2025-09-01
仓库体积5.6 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

WDM-3D 是一个基于 PyTorch 的 3D 小波扩散模型，用于高分辨率医学图像合成，论文发表于 MICCAI 2024。它针对医学图像（如 CT、MRI）三维体数据生成任务，将小波变换与扩散模型结合，在频域分解图像，从而在保持生成质量的同时降低计算复杂度，支持高分辨率体数据生成。核心能力包括：3D 扩散模型训练与采样、小波域特征学习、多尺度图像合成。该开源项目为医学影像合成领域提供了新的高效方案，适合研究者复现实验或在此基础上扩展。

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 ★ 143

核心亮点

  • 创新性地将小波变换引入3D扩散模型，显著降低高分辨率体数据生成的计算开销
  • 针对医学影像专门设计，支持CT/MRI等三维数据，论文发表于MICCAI 2024，学术可信
  • 代码结构清晰，基于PyTorch，易于研究者复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例可能不够完善，社区支持有限
  • 依赖特定医学数据集，通用性待验证，可能需自行适配数据格式

适用场景

  • 医学影像研究中的高分辨率CT/MRI体数据生成
  • 数据增强：为稀缺的医学图像生成合成样本以扩充训练集
  • 跨模态合成：如从低分辨率或不同模态生成高分辨率医学图像

替代项目

MedSyn、MONAI Generative Models、LDM3D

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