論文の概要: Exploring the Hyperparameter Space of Image Diffusion Models for Echocardiogram Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01567v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 19:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 16:01:13.735143
• Title: Exploring the Hyperparameter Space of Image Diffusion Models for Echocardiogram Generation
• Title（参考訳）: 心エコー画像生成のための画像拡散モデルのハイパーパラメータ空間の探索
• Authors: Hadrien Reynaud and Bernhard Kainz
• Abstract要約: 本研究の目的は,超音波画像と映像生成の領域内での基礎的ベンチマークを確立し,ガイドラインを提供することである。 本稿では,実例と生成例の分布変化について検討し,潜在的な解について考察する。 本研究は,超音波画像とビデオ生成の専門分野におけるさらなる発展への参考として,貴重な知見の提供を目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.508301490727321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents an extensive hyperparameter search on Image Diffusion Models for Echocardiogram generation. The objective is to establish foundational benchmarks and provide guidelines within the realm of ultrasound image and video generation. This study builds over the latest advancements, including cutting-edge model architectures and training methodologies. We also examine the distribution shift between real and generated samples and consider potential solutions, crucial to train efficient models on generated data. We determine an Optimal FID score of $0.88$ for our research problem and achieve an FID of $2.60$. This work is aimed at contributing valuable insights and serving as a reference for further developments in the specialized field of ultrasound image and video generation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,エコー心電図生成のための画像拡散モデルに対する広範なハイパーパラメータ探索を提案する。 本研究の目的は,超音波画像と映像生成の領域内での基礎的ベンチマークを確立し,ガイドラインを提供することである。 この研究は最先端のモデルアーキテクチャやトレーニング方法論を含む最新の進歩を基盤としている。 また, 実データと実データ間の分布変化について検討し, 効率的なモデルの構築に不可欠である可能性を検討した。 最適FIDスコアは、我々の研究問題に対して0.88ドル、FIDスコアは2.60ドルである。 本研究は,超音波画像とビデオ生成の専門分野におけるさらなる発展への参考として,貴重な知見の提供を目的としている。

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