SD--UNet模型结构 主理人: AI深度研究员 Diffusion的整个过程 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, 涉及到深度学习中的典型网络架构,特别是在图像处理领域中的应用。在这里,Downsample、Middle block 和 Upsample 是三个主要的组成部分,每一部分都采用了 ResNet(残差网络)的结构来改进信息...
SD-UNet是一种基于latent的扩散模型,其结构如下: 1.输入:SD-UNet的输入一般是H/8 x W/8的latent image。 2.UNet部分:SD-UNet包含多个下采样和上采样阶段,每个阶段包含卷积、下采样、上采样和残差块。具体来说,第一个卷积会将输入的通道数从4增加到320,然后进行三次下采样,每次下采样会将图像的高度和宽度减...
Unet模型是广泛用于无人驾驶,医学影像语义分割场景的基础模型。Unet使用编码器-解码器的U型结构,左半部分下采样进行特征工程,右半部分上采样结合skip connection融合特征。最后输出每个像素的分类(此处共34类)。 3.开发流程 1).读取数据及数据预处理 导包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ...
这里延续了Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models中的step distillation思想,用教师模型多步的输出蒸馏学生们模型单步的输出,从而减少学生模型需要扩散的步数。 UNet蒸馏训练的具体流程如下: 使用32-step的SD-v1.5模型跨步蒸馏得到16-step的SD-v1.5模型 使用32-step的efficient UNet模型跨步蒸馏得...
Hypernetwork 是由 Novel AI 开发的一种微调技术,Novel AI 是 Stable Diffusion 的早期使用者。它是一个小型神经网络,附加到 Stable Diffusion 模型以修改其样式。 前面我们有提到SD模型中最关键的部分就是噪声预测器UNet,而Unet里面的关键部分就是交叉注意力模块。Hypernetwork就是修改了这部分内容。
T2I-Adapter的架构设计,上方蓝色大块表示的是被冻住了的SD基础模型。左下角是在往扩散模型Unet的编码阶段加特征,右下角是在讲这些加进去的特征图是怎么得到的。 组合了预训练SD模型和多个T2I adapter。这些 adapter 被用于从不同类型的条件对模型进行额外引导。生成图像时预训练的SD固定住参数,基于输入文本特征和...
4.UNET-扩散模型的工作原理 UNET,是一种根据词向量的扩散算法,他的工作原理如下图所示,在上面说到的CLIP算法会根据我们输入的prompt输出对应机器能识别的词向量(Embedding),这个Embedding也可以理解为一个函数,里面包含(Q、K、V)三个参数就好了。 这三个参数会根据我们输入的对应扩散步长,作用于UNET去噪算法的每一...
SD可视化:揭秘图像生成 探索Stable Diffusion的奇妙世界,通过Web3D技术,我们打造了一份互动可视化网页。在这个旅程中,你可以像观看PPT一样欣赏模型演示,但背景是栩栩如生的三维模型!我们还在其中加入了一些基础原理解释,甚至有一个用SD可视化SD的小彩蛋(第一张图)🤣。🔍 如何给图像降噪?Diffusion模型与UNet...
Hypernetwork 是由 Novel AI 开发的一种微调技术,Novel AI 是 Stable Diffusion 的早期使用者。它是一个小型神经网络,附加到 Stable Diffusion 模型以修改其样式。 前面我们有提到SD模型中最关键的部分就是噪声预测器UNet,而Unet里面的关键部分就是交叉注意力模块。Hypernetwork就是修改了这部分内容。
SD模型原理 SD是CompVis、Stability AI和LAION等公司研发的一个文生图模型,它的模型和代码是开源的,而且训练数据LAION-5B也是开源的。SD在开源90天github仓库就收获了33K的stars,可见这个模型是多受欢迎。 SD是一个基于latent的扩散模型,它在UNet中引入text condition来实现基于文本生成图像。SD的核心来源于Latent ...