本文作为Stable Diffusion系列的第三篇文章,Rocky将深入浅出的讲解Stable Diffusion中U-Net的核心知识,包括U-Net在传统深度学习中的核心价值与在AICG中的核心价值,让我们来看看U-Net是如何在两个时代中同时从容,并大放异彩的。同时,Rocky也希望我们能借助Stable Diffusion系列文章更好的入门Stable Diffusion及其背后的AI...
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...
从上图的Encoder-Decoder结构中可以看到,U-Net是一个全卷积神经网络,网络最后一层使用了浅蓝色箭头,表示1*1卷积,其完全取代了全连接层,使得模型的输入尺寸不再受限制,极大增强了U-Net在各种应用场景的兼容性。 上图中的蓝色和白色框表示feature map,深蓝色箭头表示 3x3 卷积,padding=0 ,stride=1其用于特征提取。
从定性上说,扩散模型的U-Net架构显然也是存在着分类能力的。论文中令条件模型 p_\theta(\mathbf{x} \vert y) 由预测噪音 \boldsymbol{\epsilon}_\theta(\mathbf{x}_t, t, y) 决定,相当于在扩散模型中加入了隐式的分类器。条件扩散模型由数据对 (\mathbf{x}, y) 训练,在训练过程中, y 的值会被...
“Stable Diffusion中的U-Net”近年来,深度学习已经在许多领域取得了显著的突破,特别是在计算机视觉领域。在众多视觉任务中,图像分割是其中一个重要的研究方向。在图像分割领域中,U-Net是一个非常著名的网络结构,因其良好的性能和广泛的应用而备受关注。本文将重点介绍U-Net在Stable Diffusion中的应用。U-Net是一种...
Stable Diffusion是一种用于图像生成的模型,而U-Net则是一种在图像分割和语义分割中广泛应用的网络结构。本文将重点介绍Stable Diffusion中的U-Net,突出其在图像生成中的应用。图像生成是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它涉及到从低分辨率或噪声图像生成高质量、高分辨率的图像。Stable Diffusion是一种基于深度学习...
正向扩散过程→向潜在数据中添加噪声 反向扩散过程→从潜在数据中去除噪声条件作用/调节稳定扩散模型的真正强大之处在于它可以从文本提示生成图像。这是通过修改内部扩散模型来接受条件输入来完成的。通过使用交叉注意机制增强其去噪 U-Net,将内部扩散模型转变为条件图像生成器。
【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 ...
数据集为大量不同的纯噪点图。然后输入给 Diffusion 中的 U-Net 模型进行监督学习，以完成对 U-Net ...
U-Net模型 在每一个训练轮次 每个训练样本(图像)随机选择一个时间步长t。 对每个图像应用高斯噪声(对应于t)。 将时间步长转换为嵌入(向量)。 训练过程的伪代码 官方的训练算法如上所示,下图是训练步骤如何工作的说明: 反向扩散 我们可以使用上述算法从噪声中生成图像。下面的图表说明了这一点: ...