PASSION-BLOG

Penjelasan Nama ComfyUI

Unet

U-Net adalah model pembelajaran mendalam yang terutama digunakan untuk tugas segmentasi gambar. Model ini awalnya diusulkan di bidang pemrosesan gambar medis tetapi sekarang telah diterapkan secara luas dalam berbagai tugas pemrosesan gambar.

  • Struktur Bentuk U: Nama U-Net berasal dari struktur berbentuk U dari jaringannya. Ini terdiri dari encoder (bagian pengurangan ukuran) dan decoder (bagian peningkatan ukuran).
  • Encoder: Peran encoder adalah untuk secara bertahap mengekstrak fitur dari gambar. Ini mengurangi ukuran gambar melalui serangkaian lapisan konvolusi dan pooling sambil meningkatkan kedalaman fitur (yaitu, jumlah peta fitur). Proses ini membantu model menangkap fitur tingkat tinggi dari gambar.
  • Decoder: Peran decoder adalah untuk merekonstruksi fitur yang diekstrak oleh encoder menjadi peta segmentasi dengan ukuran yang sama dengan gambar masukan. Ini secara bertahap mengembalikan ukuran gambar melalui peningkatan ukuran (misalnya, konvolusi terbalik) sambil menggabungkan fitur dari encoder untuk mempertahankan informasi detail.
  • Koneksi Langsung: Salah satu fitur kunci dari U-Net adalah penggunaan koneksi langsung, yang menghubungkan langsung peta fitur dari lapisan tertentu di encoder ke lapisan yang sesuai di decoder. Ini membantu mempertahankan informasi spasial, sehingga meningkatkan akurasi segmentasi.

Aplikasi U-Net

  • Segmentasi Gambar Medis: Misalnya, segmentasi organ atau tumor dalam gambar CT atau MRI.
  • Analisis Gambar Satelit: Seperti klasifikasi penggunaan lahan.
  • Mengemudi Otonom: Mengidentifikasi jalan, kendaraan, dan pejalan kaki.

Ringkasan

  • U-Net adalah model segmentasi gambar yang kuat yang secara efektif mengekstrak dan merekonstruksi fitur gambar melalui struktur berbentuk U yang unik dan koneksi langsung, menjadikannya sangat diterapkan dalam tugas yang memerlukan segmentasi yang tepat.
  • U-Net adalah arsitektur jaringan saraf konvolusional (CNN).
  • Dalam banyak implementasi model difusi, U-Net digunakan sebagai jaringan penghilang noise. Dalam proses terbalik model difusi, yang merupakan fase penghilang noise, U-Net secara efektif mempelajari cara memulihkan gambar yang jelas dari gambar yang bising.

Model Difusi

Model difusi adalah model generatif yang terutama digunakan untuk menghasilkan gambar, audio, dan data lainnya. Prinsip kerjanya dapat dibagi menjadi dua fase utama: proses difusi maju dan proses difusi terbalik.

  • Proses Difusi Maju: Proses ini mirip dengan secara bertahap menambahkan noise ke sebuah gambar. Bayangkan Anda memiliki gambar yang jelas, seperti kucing. Kami secara bertahap menambahkan noise ke gambar ini hingga menjadi sepenuhnya kabur dan acak. Setelah beberapa penambahan noise, gambar aslinya hampir tidak dapat dikenali, menyisakan hanya tumpukan noise acak. Contoh: Anda dapat membayangkan meletakkan foto jelas seekor kucing ke dalam printer dan terus-menerus menyiramkan tinta padanya. Setelah beberapa percikan tinta, Anda akhirnya hanya melihat kekacauan hitam yang kabur.
  • Proses Difusi Terbalik: Proses ini melibatkan pemulihan gambar asli dari noise. Model belajar bagaimana secara progresif menghilangkan noise untuk mengembalikan gambar yang jelas. Proses ini dilakukan dengan melatih model untuk belajar bagaimana menghilangkan noise pada setiap langkah. Contoh: Bayangkan Anda memiliki segelas susu dengan sedikit bubuk coklat ditambahkan. Setelah diaduk, susu menjadi sepenuhnya tercampur, dan tidak mungkin untuk melihat keadaan aslinya. Proses terbalik seperti secara bertahap memisahkan susu dan coklat hingga mereka kembali berbeda, kembali ke keadaan aslinya.

Aplikasi Praktis Model Difusi

  • Generasi Gambar: Menggunakan model difusi untuk membuat gambar baru, seperti menghasilkan lukisan gaya artistik atau mensintesis gambar karakter baru. Misalnya, model dapat menghasilkan wajah seseorang yang tidak ada atau menciptakan lukisan lanskap baru.
  • Restorasi Gambar: Model difusi dapat digunakan untuk memperbaiki bagian gambar yang rusak atau hilang. Misalnya, jika Anda memiliki foto lama dengan area yang pudar, model difusi dapat membantu mengisi kekosongan tersebut, memulihkan penampilan yang lebih lengkap.
  • Generasi Gambar dari Teks: Beberapa model difusi dapat menghasilkan gambar berdasarkan deskripsi teks. Misalnya, jika Anda memasukkan "anjing bermain di pantai," model akan menghasilkan gambar yang sesuai dengan deskripsi ini.

Ringkasan

Gagasan mendasar dari model difusi adalah untuk menghasilkan data berkualitas tinggi dengan secara bertahap menambahkan noise dan menghilangkannya. Mereka telah menunjukkan efektivitas yang meningkat dalam generasi gambar, restorasi, dan aplikasi kreatif lainnya. Melalui metode ini, kita dapat menciptakan banyak gambar dan karya seni yang sebelumnya tidak mungkin.

Model Clip

Model CLIP digunakan untuk mengubah teks menjadi format (yaitu, embedding) yang dapat dipahami oleh U-Net, memungkinkan U-Net untuk menghasilkan gambar yang sesuai berdasarkan teks masukan.

VAE

U-Net sering digunakan bersamaan dengan Variational Autoencoders (VAE), yang bertanggung jawab untuk mengubah gambar dalam ruang laten menjadi ruang piksel visual untuk tampilan akhir gambar yang dihasilkan.

Sumber