Обяснение на имената в ComfyUI

Unet

U-Net е модел за дълбочинно обучение, който се използва основно за задачи по сегментиране на изображения. Първоначално беше предложен в областта на обработката на медицински изображения, но сега е широко приложен в различни задачи по обработка на изображения.

U-образна структура: Името U-Net произлиза от U-образната архитектура на мрежата. Тя се състои от енкодер (част за понижаване на резолюцията) и декодер (част за увеличаване на резолюцията).
Енкодер: Ролята на енкодера е постепенно да извлича характеристики от изображението. Той намалява размера на изображението стъпка по стъпка чрез серия от свивателни и пуллинг слоеве, като същевременно увеличава дълбочината на характеристиките (т.е. броя на картите с характеристики). Този процес помага на модела да улавя характеристики от високо ниво на изображението.
Декодер: Функцията на декодера е да възстанови характеристиките, извлечени от енкодера, обратно до същия размер като входното изображение за сегментиране. Той постепенно възстановява размера на изображението чрез увеличаване на резолюцията (например, транспонирано свиване), като комбинира характеристики от енкодера, за да запази детайлната информация.
Преки връзки: Ключова характеристика на U-Net е използването на преки връзки, които директно свързват картите с характеристики от определени слоеве на енкодера с входовете на съответните слоеве в декодера. Това помага да се запази пространствената информация, което подобрява точността на сегментирането.

Приложения на U-Net

Сегментиране на медицински изображения: Например, сегментиране на органи или тумори в CT или MRI изображения.
Анализ на сателитни изображения: Например, класификация на използването на земя.
Автономно шофиране: Идентифициране на пътища, превозни средства и пешеходци.

Резюме

U-Net е мощен модел за сегментиране на изображения, който ефективно извлича и възстановява характеристики на изображенията чрез уникалната си U-образна структура и преки връзки, широко приложен в различни задачи, изискващи прецизно сегментиране.
U-Net е архитектура на свивателна невропрежда (CNN).
В много реализации на модели на дифузия, U-Net се използва като мрежа за намаляване на шума. В обратния процес на модела на дифузия, т.е. в етапа на намаляване на шума, U-Net може ефективно да научи как да възстанови ясни изображения от шумни изображения.

Модел на дифузия

Моделът на дифузия е генеративен модел, който се използва основно за генериране на изображения, аудио и други данни. Неговият работен принцип може да бъде разделен на два основни етапа: напреднала дифузия и обратна дифузия.

Процес на напреднала дифузия: Този процес е подобен на постепенното добавяне на шум към изображение. Представете си, че имате ясно изображение, например котка. Постепенно добавяме шум към това изображение, докато то стане напълно размито и произволно. След многократни добавяния на шум, оригиналното изображение е почти невидимо, оставяйки само куп произволен шум. Пример: Можете да си представите, че поставяте ясно фото на котка в принтер и непрекъснато разливате мастило върху него. След много разливания, всичко, което виждате, е размито черно петно.
Процес на обратна дифузия: Този процес е свързан с възстановяването на оригиналното изображение от шума. Моделът научава как постепенно да премахва шума, за да възстанови ясно изображение. Този процес се осъществява чрез обучение на модела да научи как да премахва шума на всяка стъпка. Пример: Представете си, че имате чаша мляко, в която е добавен шоколадов прах. След разбъркване, млякото става напълно смесено и не можете да видите оригиналната му форма. Обратният процес е като постепенно отделяне на млякото и шоколада, докато не се върнат в оригиналното си състояние.

Практически приложения на моделите на дифузия

Генерация на изображения: Използване на модели на дифузия за генериране на нови изображения, например, създаване на художествени произведения в определен стил или синтезиране на нови изображения на герои. Например, моделът може да генерира лице на несъществуващ човек или да създаде нови пейзажни картини.
Възстановяване на изображения: Моделите на дифузия могат да се използват за поправяне на повредени или липсващи части от изображение. Например, ако имате стара снимка с някои избледнели части, модел на дифузия може да помогне да запълни тези празни места, възстановявайки я до по-пълноценен вид.
Генерация на изображения от текст: Някои модели на дифузия могат да генерират изображения на базата на текстови описания. Например, ако въведете "куче, играещо на плажа", моделът ще генерира изображение, което отговаря на това описание.

Резюме

Основната идея на моделите на дифузия е да генерират данни с високо качество, като постепенно добавят и премахват шум. Те показват все по-добри резултати в генерирането на изображения, възстановяване и други творчески приложения. Чрез този метод можем да създадем много изображения и художествени произведения, които преди това бяха непредставими.

Модел Clip

Моделът CLIP се използва за преобразуване на текст в формат, който U-Net може да разбере (т.е. вложения), позволяващ на U-Net да генерира съответстващи изображения на базата на входни текстови подканвания.

VAE

U-Net често се използва заедно с вариационни автоенкодери (VAE), които са отговорни за преобразуването на изображения от латентно пространство в визуално пикселно пространство за финалното представяне на генерираните изображения.