wdm-3d 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

wdm-3d 是一个基于 PyTorch 的开源项目，实现了 3D Wavelet Diffusion Models（WDM）模型。该模型用于高分辨率医学图像合成，特别是在处理 CT 或 MR 扫描的三维图像数据方面具有优势。该模型提出了一种简单而有效的方法，通过在波let分解后的图像上应用扩散模型，使得扩散模型能够扩展到高分辨率，并能在单个 40 GB GPU 上进行训练。

项目的核心功能

项目的主要功能是合成高质量的医学图像，它可以在无条件的图像生成和条件图像合成或图像到图像的翻译任务中发挥作用。核心功能包括：

• 3D 医学图像的无条件生成。
• 支持基于波let变换的图像分解与重构。
• 提供了训练和采样脚本，易于复现论文结果。

项目使用了哪些框架或库？

本项目使用了以下框架或库：

• PyTorch：用于构建和训练深度学习模型。
• Conda：用于环境管理和依赖安装。
• 其他可能包含的库（根据 environment.yml 文件）。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

• DWT_IDWT：包含用于离散波let变换和逆变换的代码。
• assets：存储项目相关的资源文件。
• eval：包含评估模型的代码，如计算 FID 和 MS-SSIM 分数。
• guided_diffusion：包含引导扩散模型的实现代码。
• scripts：包括运行项目的主要脚本，如 run.sh。
• utils：提供项目所需的工具函数，如数据预处理等。
• .gitignore：定义 Git 忽略的文件。
• LICENSE：项目的许可文件。
• README.md：项目说明文件。
• environment.yml：定义项目所需的 Conda 环境和依赖。
• run.sh：用于运行训练和采样脚本的 shell 脚本。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

1. 模型优化：可以尝试改进现有的 WDM 模型结构，提高图像生成的质量或速度。
2. 多模态扩展：扩展模型以支持多模态医学图像的生成，例如，同时生成 CT 和 MRI 图像。
3. 新功能集成：集成新的图像处理功能，如图像增强、分割或检测。
4. 交互式界面：开发一个用户友好的界面，以便非技术用户也能使用该模型。
5. 性能优化：针对特定硬件进行优化，提高模型在临床环境中的实用性和效率。
6. 数据兼容性：增强对不同医学图像数据格式的兼容性，如 DICOM。
7. 模型部署：开发用于生产环境中的模型部署方案，例如，创建容器化的应用或云服务。