捕捉去噪过程中的时间动态:扩散模型通过一系列时间步骤逐渐去除噪声,最终生成干净的数据。时间编码(例如,通过正弦和余弦函数的时间嵌入)使模型能够识别当前处于去噪过程的哪个阶段,从而根据不同阶段调整去噪策略。 提高生成质量:通过将时间信息作为额外的输入,模型可以更精确地控制生成过程中的每一步,从而生成更接近目标分布...
UNet是一种用于图像分割的卷积神经网络架构,通常用于处理静态图像数据。然而,通过适当的调整和修改,UNet也可以用于处理时间序列数据。 一种可能的方法是将时间序列数据转换为类似图像的形式,然后将其输入到UNet网络中进行处理。例如,可以将时间序列数据表示为一个二维矩阵,其中一维表示时间步,另一维表示特征。这样可以将...
时间信息在提高模型分割性能中起着关键作用。作者制定了一套 Prompt 来指导模型理解医学图像的时间信息。在本研究中,时间信息表示为 ,表示该信息映射到区间 [0, 1]。器官的发生概率在这个区间内遵循正态分布,使模型能够理解不同时间戳器官出现的不同概率,从而相应地调整对不同器官的关注度。本研究中定义的时间 Pro...
输出是噪声图片），因此，该模型使用了图像领域常用的U-Net，其输入、输出维度相同，中间先通过编码器层...
Unetstack模拟器中模拟脚本中模拟时间的默认单位 是秒(s)。Unetstack是一个用于开发和测试水声通信网络协议的开源软件平台,它提供了一套用于模拟水声通信网络的工具和库。在Unetstack模拟器中,模拟脚本可以用来模拟和测试不同的水声通信场景和协议。 模拟时间的默认单位为秒,这意味着在模拟脚本中设置的时间参数...
UNetConnection的各种时间 接着会初始化一堆时间, UNetDriver::GetElapsedTime 获取的是经过时间, 在UNetDriver::Tick中不断增加 StatUpdateTime是上一次网络的统计时间, 这个在UNetConnection::Tick中每UNetConnection::StatPeriod(默认值1s)进行一次数据统计 而其他时间, 就是网络数据收发各个状态的时间, 如下: Las...
U-Net架构包含下采样块、上采样块与中间块。在HiDiffusion中，中间块保持不变，因此简化描述，聚焦下采样器与上采样器。下采样器与上采样器可分别用D(F(x, t, p))和U(F(x, t, p))表示，其中x为latent空间特征，t为时间步，p为提示词。F是包含ResNet层与Vision Transformer层的函数，与特征...
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...
扩散模型中的U-Net结构虽然很有用,但也有一些缺点,具体如下: 计算资源和时间消耗大。 处理过程复杂:U-Net结构在处理图像等数据时,要经过多次下采样和上采样,还有很多卷积操作,计算量特别大。比如在生成高分辨率图像时,它要对大量的像素数据做复杂运算,这就需要很强的计算能力,普通的电脑可能根本跑不动,得用专业...
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