Osama03/Medical-X-ray-image-generation-stable-diffusion

Osama03
Texto a imagen

Modelo de difusión texto a imagen ajustado con LoRA sobre `CompVis/stable-diffusion-v1-4` para generar imágenes médicas sintéticas como radiografías, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas a partir de descripciones en lenguaje natural de síntomas. Está orientado a investigación, docencia, prototipado y aumento de datos, no a diagnóstico clínico real.

Como usar

Prompt de ejemplo:

"I've been feeling really out of breath lately, especially when I'm walking up a flight of stairs or doing some light exercise. It's like my chest gets tight and I can't catch my breath."

Resultado esperado: genera una radiografía de tórax sintética coherente con un posible problema pulmonar.

Detalles técnicos:

  • Modelo base: CompVis/stable-diffusion-v1-4
  • Método de ajuste fino: LoRA
  • Dataset: pares síntoma-imagen curados para consistencia en imagen médica
  • Framework: PyTorch + Diffusers + Hugging Face Spaces

Restricciones de uso:

  • Solo para investigación y educación
  • No debe utilizarse para diagnóstico clínico real, atención a pacientes ni decisiones terapéuticas

Funcionalidades

Generación de imágenes médicas a partir de síntomas descritos en inglés.
Soporte para varias modalidades de imagen, incluyendo radiografías, CT y MRI.
Ajuste fino con LoRA para adaptar Stable Diffusion v1.4 a un dominio médico especializado sin modificar completamente los pesos base.
Salidas visualmente realistas con estructura anatómica plausible, entrenadas con un conjunto de datos médico curado.
Útil para explorar cómo distintos conjuntos de síntomas cambian la imagen generada.

Casos de uso

Generación de datos sintéticos para investigación médica sin usar datos reales de pacientes.
Formación y educación médica para enseñar la relación entre síntomas e imágenes diagnósticas.
Prototipado de pipelines de IA diagnóstica con imágenes sintéticas realistas.
Aumento de datos para entrenar modelos de clasificación o segmentación médica.
Exploración guiada por prompts para comparar cómo diferentes síntomas afectan la imagen generada.