3.1 反向扩散细节:单轮去噪U-Net引入多头Attention(改进U-Net结构) 我们先看一下反向扩散的整体结构,如下图所示: 反向扩散过程的整体结构 从上图可以看出,反向扩散过程中输入文本和初始图像 Z_T 需要经过 T 轮的U-Net网络( T 轮去噪过程),最后得到输出 Z_0 ,解码后便可以得到最终图像。由于要处理文本向量,...
/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...
上面对 stable diffusion 总体架构进行了介绍,那接下来进一步分析介绍下每个重要组成模块,分别是 Unet 网络、采样器和 CLIP 模型三个主要模块。 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...
1.1详细整体结构 1.2 缩小版整体结构 1.3 时间步编码 1.4 CrossAttnDownBlock2D 1.4.1 ResnetBlock2D 1.4.2 Transformer2DModel 1.4.2.1 BasicTransformerBlock 1.4.2.1.1 SelfAttention 1.4.2.1.2 CrossAttention 1.4.2.1.3 FeedForward 1.4.3 DownSample2D 1.5 DownBlock2D 1.6 UnetMidBlock2DCrossAttn 1.7 UpBl...
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...
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...
实现扩散模型的网络结构通常采用U-Net架构。U-Net由多层ResNet模块串联构成,并在模块之间添加交叉注意力机制。交叉注意力可用于接收额外的文本指令,指导图像生成方向。 常规U-Net结构 ResNet模块与CrossAttention模块的结合 3)文本编码器 在扩散模型中,需要输入文本prompt,以指导图像生成方向。实现方式是: ...
最早的自编码器(Autoencoder, AE),AE是一类能够把图片压缩成较短的向量的神经网络模型,其结构如下图所示。AE包含一个编码器 和一个解码器 。在训练时,输入图像 会被编码成一个较短的向量 ,再被解码回另一幅长得差不多的图像 。网络的学习目标是让重建出来的图像 ...
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...