迭代细化:Stable Diffusion在图像生成过程中采用迭代细化的策略,每一步都利用U-Net架构对图像进行进一步的优化和细化。这种方式使得最终生成的图像不仅细节丰富,而且与输入的文本描述高度一致。 结语 U-Net在Stable Diffusion中的应用不仅展示了其在图像分割之外的广泛适用性,也体现了在复杂的图像生成任务中对细节和质量...
这些变种和改进版本在Stable Diffusion中也得到了广泛的应用,并取得了更好的效果。此外,一些新的技术也在不断发展中,例如基于图神经网络的分割方法、基于强化学习的分割方法等,这些技术也可以与Stable Diffusion和U-Net结合使用,以进一步提高图像分割的性能。总之,U-Net在Stable Diffusion中的应用为图像分割任务提供了强...
U Net是一种深度学习网络,由编码器(左半部分)和解码器(右半部分)组成,具有对称性。编码器部分由一系列卷积层和下采样层组成,用于提取图像特征;解码器部分由一系列上采样层和卷积层组成,用于还原图像尺寸并生成输出。U Net采用跳跃连接机制,将编码器中的特征图与解码器中的相同位置的特征图进行连接,使得网络能够保...
U-Net 本身在Stable Diffusion 的发布之前就存在,但 Stable Diffusion 对 U-Net 进行了改造并独立实施。 下图是 Stable Diffusion 中使用的 U-Net 的结构。 Stable Diffusion 的核心,U-Net 的结构(点击以放大) 它具有非常独特的外形。 从左上角输入图像,图像将向右逐个处理,并从右上角输出结果。 可以将彩色方...
这是对 Stable Diffusion 的 U-Net 的第三次讲解。 这次我们将详细了解 IN1 块中的“Res 块”。 IN1 块是“Res 块 +Attention 块” IN1结构 位于上图U-Net的左上角的IN1块由两个块组成:“Res块”(蓝色)和“Attention块”(橙色)。 Res块负责搜索输入图像所具有的特征。此外,它还会将图像中混入的噪声...
【一】U-Net的“AI江湖”印象 【二】U-Net的核心结构与细节 Encoder-Decoder结构 U-Net结构细节挖掘 是什么让U-Net通向AIGC Stable Diffusion中的U-Net 【一】U-Net在Stable Diffusion中扮演的角色 【二】U-Net在AIGC时代中的核心结构与细节 Time Embedding模块 ...
四:降噪U-net网络 U-net网络用于在每一步迭代中预测噪声 (一)基础U-net网络架构 左边输入图片,经过整个网络处理,右边输出同尺寸图片。(原 UNet 网络用于医学图像识别分割,所以图上右边标的输出是一张同尺寸分割图。SD 这里的输出是降噪图) 左边下采样(也可以称为编码器),右边上采样(也可以称为解码器),一张图...
传统深度学习时代的U-Net 【一】U-Net的“AI江湖”印象 【二】U-Net的核心结构与细节 Encoder-Decoder结构 U-Net结构细节挖掘 是什么让U-Net通向AIGC Stable Diffusion中的U-Net 【一】U-Net在Stable Diffusion中扮演的角色 【二】U-Net在AIGC时代中的核心结构与细节 ...
U-Net 是一种卷积神经网络（CNN），特别设计用于图像分割任务。但在 Stable Diffusion 中，它被用来捕获图像的局部和全局特征，同时在生成过程中保持这些特征的一致性。U-Net 的 “U” 形结构允许模型在多个尺度上进行特征提取和重组，从而提高生成图像的质量。2.4 训练数据与损失函数 Stable Diffusion 的训练通常...
扩散模型的工作原理是迭代地向图像添加噪声,然后训练神经网络来学习噪声并恢复图像。 U-Net 是逆向过程中使用最广泛的神经网络。 U-Net 中添加了跳过连接和注意力层以获得更好的性能。 LDM 的工作原理是将图像编码到较小的潜在空间并在该空间中实现扩散过程,然后通过解码器恢复图像。