SANA I2I：用于配对图像到图像翻译的文本自由流匹配框架以及胎儿 MRI 伪影减少的案例研究

我们提出了 SANA-I2I，一种无文本的高分辨率图像到图像生成框架，它通过完全消除文本调节来扩展 SANA 系列。与结合了文本和基于图像的控制的 SanaControlNet 相比，SANA-I2I 完全依赖于成对的源-目标图像来学习潜在空间中的条件流匹配模型。该模型学习一个条件速度场，将目标图像分布映射到另一个图像分布，从而无需依赖语言提示即可实现监督图像翻译。我们评估了所提出的减少胎儿 MRI 运动伪影这一挑战性任务的方法。为了在难以获取真实配对数据的应用中进行配对训练，我们采用了基于 Duffy 等人提出的方法的合成数据生成策略，该策略模拟胎儿磁共振成像 (MRI) 中的真实运动伪影。实验结果表明，SANA-I2I 有效抑制运动伪影，同时保留解剖结构，只需很少的推理步骤即可实现有竞争力的性能。这些结果凸显了我们提出的基于流的无文本生成模型对于医学成像中监督图像到图像任务的效率和适用性。