Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chest-Diffusion: A Light-Weight Text-to-Image Model for Report-to-CXR Generation

論文の概要: Chest-Diffusion: A Light-Weight Text-to-Image Model for Report-to-CXR Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00752v1
Date: Sun, 30 Jun 2024 16:19:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 01:37:22.741358
Title: Chest-Diffusion: A Light-Weight Text-to-Image Model for Report-to-CXR Generation
Title（参考訳）: Chest-Diffusion:CXR生成のための軽量テキスト・画像モデル
Authors: Peng Huang, Xue Gao, Lihong Huang, Jing Jiao, Xiaokang Li, Yuanyuan Wang, Yi Guo,
Abstract要約: 本稿では,CXR生成のための新しい軽量トランスフォーマーベース拡散モデル学習フレームワークであるChest-Diffusionを提案する。 Chest-Diffusionはドメイン固有のテキストエンコーダを使用して画像生成をガイドし、生成した画像の信頼性を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.857422541973864
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Text-to-image generation has important implications for generation of diverse and controllable images. Several attempts have been made to adapt Stable Diffusion (SD) to the medical domain. However, the large distribution difference between medical reports and natural texts, as well as high computational complexity in common stable diffusion limit the authenticity and feasibility of the generated medical images. To solve above problems, we propose a novel light-weight transformer-based diffusion model learning framework, Chest-Diffusion, for report-to-CXR generation. Chest-Diffusion employs a domain-specific text encoder to obtain accurate and expressive text features to guide image generation, improving the authenticity of the generated images. Meanwhile, we introduce a light-weight transformer architecture as the denoising model, reducing the computational complexity of the diffusion model. Experiments demonstrate that our Chest-Diffusion achieves the lowest FID score 24.456, under the computation budget of 118.918 GFLOPs, which is nearly one-third of the computational complexity of SD.
Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成は多彩で制御可能な画像の生成に重要な意味を持つ。安定拡散(SD)を医療領域に適応させる試みがいくつかなされている。しかし, 医学報告と自然テキストの分布差が大きく, 共有拡散における計算複雑性も大きく, 生成した医用画像の信頼性と実現可能性に限界がある。上記の問題を解決するために,Chest-Diffusionという,軽量トランスフォーマーを用いた拡散モデル学習フレームワークを提案する。 Chest-Diffusionはドメイン固有のテキストエンコーダを使用して画像生成をガイドし、生成した画像の信頼性を向上させる。一方,本研究では,拡散モデルの計算複雑性を低減し,軽量トランスフォーマーアーキテクチャをデノナイズモデルとして導入する。我々のケスト拡散は、SDの計算複雑性の3分の1近くである118.918 GFLOPsの計算予算の下で、最低FIDスコア24.456を達成することを示した。

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