Medical Annotation: Corneal Endothelium Cells Masks

이것은 각막 내피 세포의 이진 세그멘테이션 마스크를 생성하기 위해 특화된 LoRA입니다. 세포 경계와 구조를 나타내는 고대비, 엄격한 단색(흑백) 이미지를 생성합니다.

주요 기능:

• 출력: 이진 마스크(검은 배경/흰색 세포 또는 그 반대)

• 사용법: 의료 영상 세그멘테이션 작업(예: U-Net 모델 학습)을 위한 합성 정답 데이터 생성 또는 절차적 생물학적 텍스처 생성에 이상적입니다.

• 워크플로우 및 ControlNet 통합: 이 모델은 ControlNet과 결합할 때 합성 데이터 생성에 매우 효과적입니다.

  • 쌍 데이터셋 생성: 이 LoRA를 사용하여 먼저 이진 마스크를 생성한 후, 해당 마스크를 ControlNet에 입력하여 내 모델 "의료용 SEM 스타일: 각막 세포"를 유도할 수 있습니다.

  • 권장 ControlNet 가중치: 1.5

  • 결과: 이 워크플로우는 수동 주석 없이 세그멘테이션 네트워크(U-Net 등)를 학습하는 데 필수적인 완벽하게 정렬된 (이미지, 라벨) 쌍을 생성합니다.

권장 LoRA 가중치: 1.5
기본 모델: SD 1.5

학습 데이터 및 설정:

• 데이터셋: 각막 내피 광현미경 사진의 50개 수동 주석 마스크

• 학습 전략: 이미지당 40회 반복을 사용한 강력한 학습

• 총 스텝: 1,000스텝

• 배치 크기: 2

• 해상도: 512x512