---【Stable Diffusion中的U-Net】--- 【一】U-Net在Stable Diffusion中扮演的角色 Stable Diffusion中的U-Net包含约860M的参数,在float32的精度下,约占3.4G的存储空间。 在上图中可以看到,U-Net是Stable Diffusion中的核心模块。U-Net主要在“扩散”循环中对高斯噪声矩阵进行迭代降噪,并且每次预测的噪声都由...
Stable Diffusion是一种先进的文本到图像生成模型,它能够根据简短的文本提示生成复杂、高质量的图像。其核心在于理解文本的含义,并转化为视觉内容,这一过程中U-Net的架构扮演了至关重要的角色。 U-Net在Stable Diffusion中的应用 细节的捕捉与增强:Stable Diffusion利用U-Net的跳跃连接来维持和增强图像的细节。这些连接...
2. Stable Diffusion中的U-Net 2.1 U-Net在Stable Diffusion中扮演的角色 2.2 Stable Diffusion中U-Net的完整核心结构 2.3 U-Net在AIGC时代中的核心结构与细节 2.4 GroupNorm 3. U-Net在Stable Diffusion中的训练和推理 3.1 U-Net在Stable Diffusion中的训练过程 3.2 U-Net在Stable Diffusion中的推理过程 ...
【一】U-Net在Stable Diffusion中扮演的角色 Stable Diffusion中的U-Net包含约860M的参数,在float32的精度下,约占3.4G的存储空间。 在上图中可以看到,U-Net是Stable Diffusion中的核心模块。U-Net主要在“扩散”循环中对高斯噪声矩阵进行迭代降噪,并且每次预测的噪声都由文本和timesteps进行引导,将预测的噪声在随机...
U-net 作用 U-Net 是Stable Diffusion中的核心模型,用于预测噪声。U-Net是一种编码器-解码器结构,结合了跳过连接,能够在多个尺度上捕获图像特征。其主要的网络机构如下图 结构 前向递推公式证明 为何选择此递推公式 前向过程的递推公式之所以,选择如下增加高斯噪声的公式,是因为此公式是封闭公式,虽然经过多层传递...
Stable Diffusion是一种常见的概率扩散模型,广泛应用于图像生成等领域。U Net是一种深度学习网络,在图像分割和图像生成等方面表现出优异性能。本文旨在探讨Stable Diffusion中的U Net在图像生成中的应用,重点突出该网络在图像生成中的优势和潜在挑战。图像生成图像生成是一项利用数学模型或算法从随机或特定输入中合成自然...
U Net概述U Net是一种经典的卷积神经网络(CNN),它由一系列卷积层、池化层和上采样层组成。其独特之处在于,它在网络中引入了跳跃连接,使得网络在编码图像信息的同时,能够保留更多的空间信息。因此,U Net在图像生成领域具有广泛的应用。在Stable Diffusion中,U Net可以用于优化潜在空间的表示,以提高图像生成的效率和...
Stable Diffusion中的UNet是什么? 蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 UNet的论文 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation | SpringerLink 首先,U-Net的卷积神经网络架构,最早它被用于生物医学图像分割任务。U-Net由Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, 和 Thomas Brox在德国弗莱堡大学的...
在Stable Diffusion 这种生成模型中,U-Net 是一个核心组件,用于从噪声图像中逐步恢复出原始图像。在多次迭代过程中,降噪幅度逐渐减小的原因是为了更精细地恢复图像的细节和结构。 Stable Diffusion 的过程可以看作是一个逆向扩散过程,它从一个高度噪声的图像开始,然后通过多个步骤逐渐去除噪声以重建原始图像。在这个过程...
在Stable Diffusion的U-Net中，还添加了交叉注意层对文本嵌入的输出进行调节。交叉注意层被添加到U-Net的编码器和解码器ResNet块之间。这提高了模型对文本信息的理解和利用，使得生成图像更具有可解释性和针对性。文本编码器将输入的文字提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间，它是一个简单的基于transformer的编码器，它...