概要
LandmarkDiffは、単一の顔写真から美容整形手術後の予測画像を生成する革新的なツールです。
解剖学的に条件付けされた潜在拡散モデルを基盤とし、鼻形成術や眼瞼形成術など6種類の手術に対応しています。
特徴として、通常の携帯電話で撮影した写真のみで高精度な予測が可能であり、将来的に3D顔モデル再構築への拡張が計画されています。
MediaPipeの顔メッシュとControlNetを組み合わせたStable Diffusion 1.5を利用し、手術後の顔をフォトリアルに合成します。
患者が手術結果を事前に視覚化したり、医師が手術計画を立てる際に役立つことが想定されます。
互換性・特徴
- Python
- PyTorch
- Hugging Face Space
- CLI
- GPU必須
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 6 |
| Forks | 11 |
| カテゴリ | 3D / NeRF |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- [機能] マルチGPUおよびマルチノード分散トレーニング (更新: 2026-05-14 / [FEATURE] Multi-GPU and multi-node distributed training)
- Jupyter向けインタラクティブなランドマークエディタウィジェット (更新: 2026-05-14 / Interactive landmark editor widget for Jupyter)
- PRプレビューデプロイ (更新: 2026-05-14 / PR preview deployments)
- テストの有効性を検証するためのミューテーションテスト (更新: 2026-05-14 / Mutation testing to verify test effectiveness)
- 本番環境デプロイメント向けTensorRTアクセラレーション (更新: 2026-05-14 / TensorRT acceleration for production deployment)
最新リリース: v0.2.3 (2026-03-15)