原始unet的结构如下图所示(图片来源:unet 网络结构,见水印),有下采样和上采样两个过程,并且有一些中间的连接,因为形状与“U”字母相似,故称为unet。不过,原始unet并不能嵌入文本信息,这也是stable-diffusion对该结构改造的重点。 stable-diffusion的unet结构 stable-diffusion-webui的unet模型结构原自stable-diffusion...
Stable Diffusion UNet 是一种用于图像分割任务的改进型深度学习网络结构。通过引入稳定的扩散机制和稳定性损失函数,它在保持 UNet 结构特点的同时,提高了分割结果的稳定性和准确性。 Stable Diffusion UNet 在实验中表现出色,可广泛应用于医学影像、遥感图像等领域的图像分割任务。它为相关领域的研究提供了一种有效的工...
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...
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-Net在图像处理任务中表现出色的关键。 Unet提出的初衷是为了解决医学图像分割的问题;一种U型的网络结构来获取上下文的信息和位置信息;在2015年的ISBI cell tracking比赛中获得了多个第一,一开始这是为了解决细胞层面的分割的任务的。 这个结构的巧妙之处,通过下...
DiffusionWrapper类有两个比较重要的属性,一个是diffusion_model,为一个UNetModel的实例,本质上就是一个 UNet 模型,是核心模型,完成条件噪声预测,conditioning_keys属性指示条件怎么指导图像生成,如可以是交叉注意力形式(crossattn),或者是拼接的形式(concat)或者其他。一般都是采用交叉注意力的形式。
大模型更偏向工程领域,对于stable diffusion这种大模型,普通人以个人或者以小型实验室为单位是很难从规模上做出突破的,这其实也是好事,说明AI领域正在一步步走向成熟。事实上,以Google为代表的大公司还是无私慷慨的,将自己训练出的模型直接免费开源,还提供了Google Colab实验平台,国内的百度也对标开发了AI Studio平台,...
稳定扩散机制是对原始UNet网络结构的改进之一。稳定扩散机制能够提升网络模型的性能和稳定性,特别是在处理小目标、边缘模糊、噪声等问题时表现更好。 稳定扩散机制的核心思想是通过引入扩散模块(Diffusion Module)来提升网络的感受野,从而增强网络对细节和语境信息的提取能力。扩散模块的作用类似于图像的均值漂移滤波,可以进...
该模型结合了UNet和稳定扩散(Stable Diffusion)的方法,旨在提高图像分割的准确性和稳定性。 二、UNet简介 1. UNet是一种经典的全卷积网络结构,通常用于图像分割任务。其特点是将图像进行下采样和上采样操作,同时利用跳跃连接(Skip Connection)将低级特征和高级特征相融合,从而提高分割的准确性和细节保留能力。 2. ...
这样就构成了Stable Diffusion的三个主要组成部分,每个部分都有自己的神经网络: ClipText: 用于文本编码。输入: 文本。输出: 77个token embeddings向量,每个向量有768维。 UNet+调度程序: 在信息(潜在)空间中逐步处理信息。输入: 文本embeddings和一个初始化的多维数组(结构化的数字列表,也称为张量)组成的噪声。输出...
1 Unet 网络 Stable Diffusion 里采用的 UNetModel 模型,采用 Encoder-Decoder 结构来预估噪声,网络结构如图 5: 图5 Unet网络结构示意图 模型输入包括 3 个部分,(1) 图像表示,用隐空间向量输入的维度为[B, Z, H/8, W/8];(2) timesteps 值,维度为[B, ];(3) 文本向量表示 context,维度为[B, K, ...