Stable Diffusion U-Net完整结构图 2.3 U-Net在AIGC时代中的核心结构与细节 Stable Diffusion中的U-Net,在Encoder-Decoder结构的基础上,增加了Time Embedding模块,Spatial Transformer(Cross Attention)模块和self-attention模块。 (1) Time Embedding模块 首先,什么是Time Embedding呢?
本文将深入探讨Stable Diffusion中一个关键技术——U-Net架构的应用,揭示它如何在生成细节丰富且与文本描述紧密相连的图像中发挥核心作用。 U-Net架构概述 U-Net最初设计用于医学图像分割,其特点是一种对称的编码器-解码器结构,中间通过跳跃连接直接传递特征图。这种结构能够在图像的不同层次中保留丰富的细节信息,是U...
总的来说,如果说Stable Diffusion是“优化噪声的艺术”,那么U-Net将是这个“艺术”的核心主导者。 【二】U-Net在AIGC时代中的核心结构与细节 Stable Diffusion中的U-Net,在Encoder-Decoder结构的基础上,增加了Time Embedding模块,Spatial Transformer(Cross Attention)模块和self-attention模块。 Time Embedding模块 首...
Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成模型,它采用一种称之为“潜变量”的隐含变量来表示图像的结构和内容,通过推断这些变量可以生成新的图像。U-Net是一种经典的卷积神经网络结构,它由对称的编码器和解码器组成,具有很好的特征提取和细节恢复能力。在Stable Diffusion中,U-Net被用作一个重要的模块,用于对噪...
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。 可以将彩色方块视为执行某种处理。处理完成后,它会像接力赛一样将数据传递到相邻的方块。
U-Net是一种卷积神经网络(CNN),它由一个压缩路径(编码器)和一个扩展路径(解码器)组成,形状像字母“U”。编码器用于捕捉输入图像的上下文信息,而解码器则用于精确地识别图像的细节。这种网络结构在图像分割任务中表现优异,特别是对于具有挑战性的医学图像分割任务。在Stable Diffusion中,U-Net被用作一个重要的技术...
U-Net 是一个 U 形的网络结构，它由编码器，解码器以及编码器和解码器之间的跨层连接（残差连接）...
【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 Spatial Transformer(Cross Attention)模块 Stable Diffusion中U-Net的完整核心结构 GroupNorm 【三】U-Net在Stable Diffusion中的训练和推理 U-Net在Stable Diffusion中的训练过程 ...
Stable Diffusion中的U-Net结构是在传统深度学习U-Net的基础上进行了优化，包括加入Time Embedding，Cross...
研究人员主要通过修改和微调Stable Diffusion模型的去噪U-Net模块，来实现深度估计。去噪U-Net是一个编码器-解码器结构的神经网络，用于从输入图像中学习去除噪声的表示。在Marigold模型中，研究人员保持了扩散模型的潜空间不变，只对去噪U-Net模块进行微调，以适应深度估计任务。合成数据训练 为了微调Marigold模型，研究...