# CR 11/12/2024 ## TODO - Essayer MedSegDiff -> Facile à implémenter à priori ? Même format d'image, même objectif (déjà implémenté, juste à tester avec les bons input je pense) - *Je vais checker la théorie* (L) - *Il faudrait aussi que je pull ton repo, dl les data et adapte les /files, que j'essaye de faire tourner l'algo pour pouvoir tester des choses sur controlNet en parallèle par exemple* (L) - Potentiellement changer notre implémentation en utilisant une architecture plus simple tirée d'une librairie démocratisée ++ potentiellement une librairie qui implémente controlNet comme ça c'est direct - *En me renseignant sur ControlNet et ses implémentations surtout je vais chercher des diffusions qui peuvent être bonnes* (L) - Regarder ControlNet, voir s'il est déjà implémenté - **Idée pour plus tard:** Faire l'entraînement dans un espace latent, potentiellement utiliser un VAE qui est public - Essayer un modèle déterministique (espace latent <-> images) DDIM pour regarder le **Score de Dice** (métrique de segmentation/reconstruction), tester différents pas de temps (facile à implémenter, suffit a priori de retirer le bruit aléatoire à chque étape) ## Done - Réessayer le modèle en 64x64 -> 12/12/2024 - Relancer le modèle sur 1j pour 128x128 -> Prend une journée, sûrement un weekend avec gpu de chez soi (je vais aussi voir pour le detacher de jupyter comme ça je suis pas obligé de rester co)