补充1:UNet模型结构 前面已经介绍了Diffusion的整个过程,这里补充以下UNet的模型结构,如下图所示 这里面Downsampe、Middle block、Upsample中都包含了ResNet残差网络。 补充2:Diffusion模型的缺点及改进版——Stable Diffusion 前面我们在介绍整个文字生成图片的架构中,图里面用的都是Stable Diffusion,后面介绍又主要介绍的...
文章提出了一个UNet++的网络,它是一个使用了深度监督(deep supervised)的编码器-解码器结构,在解码器和编码器之间有一系列的密集跳跃连接(dense skip connections)。 一、跳跃连接的重要性 有很多效果不错的网络结构都采用了跳跃连接的方式,如UNet网络和FCN(全卷积网络)。不同的是,FCN的跳跃连接是通过元素级的相加...
在扩散模型中,UNet 架构扮演了一个关键角色,特别是在生成高质量的图像和处理图像到图像的任务中。UNet 是一种特殊的卷积神经网络,最初被设计用于生物医学图像分割。它的结构使得它在保持图像上下文信息的同时,…
Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析,并讨论其在稳定扩散方面的应用。 1. Unet的结构 Unet的结构由编码器和解码器组成,其中编码器用于提取图像的特征,解码器用于将这些特征重新映射到原始图像尺寸上。编码器和解码...
U-Net是一种典型的用于图像生成和分割任务的网络架构,其特点是具有对称的编码器和解码器结构,以及跨层的跳跃连接。以下是U-Net的实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classUNet(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,num_layers):super(UNet,self).__init__()self.encod...
本期以SD(Stable Diffusion) 模型为例,来欣赏其隐空间里的架构之美。由于Diffusion 隐空间里的主角是:UNet模型。于是,先来细观Diffusion 隐空间里UNet模型的训练流程。 1 简介UNet模型 在本专栏里,曾经详细介绍过AE(autoencoder),相信您对AE 已经很熟悉了, 不再重复介绍AE模型。
补充1:UNet模型结构 前面已经介绍了 Diffusion 的整个过程,这里补充以下 UNet 的模型结构,如下图所示。 这里面 Downsampe、Middle block、Upsample 中都包含了 ResNet 残差网络。 补充2:Diffusion模型的缺点及改进版——Stable Diffusion 前面我们在介绍整个文字生成...
U-Net是一种典型的用于图像生成和分割任务的网络架构,其特点是具有对称的编码器和解码器结构,以及跨层的跳跃连接。以下是U-Net的实现: classUNet(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,num_layers):super(UNet,self).__init__()self.encoder=Encoder(input_dim,hidden_dim,num_layers)self.de...
补充1:UNet模型结构 前面已经介绍了 Diffusion 的整个过程,这里补充以下 UNet 的模型结构,如下图所示。 这里面 Downsampe、Middle block、Upsample 中都包含了 ResNet 残差网络。 补充2:Diffusion模型的缺点及改进版——Stable Diffusion 前面我们在介绍整个文字生成图片的架构中,图里面用的都是 Stable Diffusion,后面...
研究人员在整个 UNet 架构中实现了群组归一化(Group normalization,GN)。 这种归一化技术的工作原理是将特征图(feature map)的 pipeline 划分为较小的组,并对每个组进行独立的归一化,使 GN 对批次大小的依赖性降低,更适合于各种大小的批次和各种网络结构。