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AccueilLLMsMedical X ray image generation stable diffusion

Medical X ray image generation stable diffusion

par Osama03

Open source · 17k downloads · 6 likes

1.1
(6 avis)ImageAPI & Local
À propos

Ce modèle est un générateur d'images médicales par IA spécialement conçu pour transformer des descriptions textuelles de symptômes en scans médicaux réalistes, comme des radiographies, des scanners ou des IRM. Il s'appuie sur une version adaptée de Stable Diffusion, fine-tunée avec la méthode LoRA pour produire des images médicales plausibles tout en conservant une haute qualité visuelle et une cohérence anatomique. Principalement destiné à des usages éducatifs ou de recherche, il permet de visualiser des scénarios diagnostiques potentiels à partir de symptômes décrits en langage naturel, sans prétendre remplacer un avis médical professionnel. Ce qui le distingue est sa capacité à générer des images médicales variées et réalistes à partir de prompts textuels, tout en restant accessible et efficace grâce à une adaptation légère du modèle de base. Cependant, il est strictement encadré pour éviter toute utilisation en contexte clinique ou diagnostique réel.

Documentation

Symptom-to-Medical-Image Generator

This project introduces a text-to-image diffusion model fine-tuned using LoRA (Low-Rank Adaptation) on top of CompVis/stable-diffusion-v1-4 for the task of medical image generation. The model generates X-ray, CT, or MRI scans based on natural language descriptions of patient symptoms, offering a novel way to visualize potential diagnostic outcomes.


What Is This Model?

This is a domain-adapted diffusion model tailored to generate realistic medical scans conditioned on symptom prompts. The model was fine-tuned using LoRA, which allowed for:

  • Efficient training without modifying the original model weights.
  • Adaptation to a smaller, highly-specialized medical dataset.
  • Retention of high-quality generative capabilities from the base model.

Key Features

  • Symptom-to-scan generation: Input symptoms in plain English and receive a plausible X-ray, CT, or MRI image.
  • Multi-modality support: Generate different types of scans (e.g., chest X-rays, brain MRIs) depending on the prompt context.
  • High realism: Outputs are visually realistic and follow anatomical structure, trained using real medical datasets.

When Can You Use This Model?

Use Cases

Application AreaDescription
Medical ResearchGenerate datasets for hypothesis testing or model training without using real patient data.
Education & TrainingTeach students about correlations between symptoms and imaging in an interactive way.
AI-Aided PrototypingTest downstream diagnostic pipelines on synthetic but realistic image data.
Data AugmentationEnrich datasets for training classification/segmentation models.
Prompt-Based ExplorationInvestigate how changes in symptoms affect image generation (e.g., how “fever + cough” differs from “chest pain + shortness of breath”).

Not for Use In:

  • Real-world clinical diagnosis or decision-making
  • Generating scans for real patients or influencing treatment
  • Bypassing ethical or regulatory controls in medical AI

Example Usage

Input Prompt:

"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. "

Output:

Generated Chest X-ray

The model generates a chest X-ray image that corresponds to symptoms of a potential pulmonary issue.


Under the Hood

  • Base Model: CompVis/stable-diffusion-v1-4
  • Fine-tuning Method: LoRA (efficient, parameter-light adaptation)
  • Dataset: Custom dataset of symptom-to-image pairs, curated for medical imaging consistency
  • Framework: PyTorch + 🤗 Diffusers + Hugging Face Spaces

Ethical & Legal Disclaimer

This model is strictly intended for research and educational use. It is not a substitute for professional medical judgment. Use of synthetic medical images should follow all local regulatory and ethical guidelines.


Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieImage
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Note
1.1

Essayer Medical X ray image generation stable diffusion

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