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...
/home/ubuntu/miniforge3/envs/AnimatedDiff/lib/python3.10/site-packages/diffusers/pipelines/stable_diffusion/pipeline_stable_diffusion_img2img.py 这里调用的unet noise_pred = self.unet(latent_model_input, t, encoder_hidden_states=text_embeddings).sample 然后继续看Unet的结构,在这里有这个class UNet2DCo...
讲完Encoder-Decoder结构的整体框架,Rocky再向大家介绍一下Encoder-Decoder结构中的一些能够成为通用范式和经典Tricks的细节操作。 从上图的Encoder-Decoder结构中可以看到,U-Net是一个全卷积神经网络,网络最后一层使用了浅蓝色箭头,表示1*1卷积,其完全取代了全连接层,使得模型的输入尺寸不再受限制,极大增强了U-Net在...
所谓网络结构[1,2,1]指这几个线性层的参数大小(为输入隐藏层的倍数),具体可见stable-diffusion-webui/hypernetwork.py at master · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui (github.com)。 二、LoRA Paper:[2106.09685] LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (arxiv.org) 低秩分解,原用于大模型...
U-Net的内部结构,主要由残差网络(ResNet)组成 现在让我们加入文本 embedding 向量。此时,在 U-Net 内部可以看到(下图): 在每一个残差网络 ResNet 模块后面加入了一个 Attention 模块(Attention 模块可以在 Transformer 的介绍中详细了解到:这个可能是对Transformer最通俗易懂的解读了!),作为一种文本调节机制(Text ...
变分自编码器（VAE）神经网络有两个部分：（1）一个编码器和（2）一个解码器。编码器将图像压缩成...
内部模块分析：unet内部涉及多个关键模块，如ResBlock和SpatialTransformer。ResBlock用于处理时间步嵌入和隐变量，实现特征的增强和降维。SpatialTransformer用于处理文本条件嵌入，结合隐变量特征，实现文本信息的融合。DownSample模块用于实现特征的降采样，配合模型结构的层次性。总结与展望：通过深入剖析unet网络结...
二、网络结构 Stable Diffusion由多个子网络组成,包括文本编码器、UNet和VAE三大部分。组合在一起可以看做一个接收文本输入,输出图像的模型。下面我们将从整体出发,而后拆分每个部件。 2.1 整体架构 Stable Diffusion的架构如图所示: stable-diffusion-structure.jpg ...
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...
stable-diffusion-webui的源码分析深入探讨了unet网络结构在AI绘图中的关键作用。unet在去噪过程中起着核心作用，它接收prompt特征、latent特征和时间步特征，通过下采样和上采样过程生成新的特征。稳定扩散模型的unet结构基于原始unet，并进行了定制以嵌入文本信息。在webui的实现中，关键代码位于openaimodel.py...