Wyjaśnienie nazw ComfyUI

Unet

U-Net to model uczenia głębokiego, który jest głównie stosowany do zadań segmentacji obrazów. Został pierwotnie zaproponowany w dziedzinie przetwarzania obrazów medycznych, ale obecnie jest szeroko stosowany w różnych zadaniach przetwarzania obrazów.

• Struktura w kształcie litery U:
  Nazwa U-Net pochodzi od architektury w kształcie litery U w jego sieci. Składa się z enkodera (część zmniejszająca rozmiar) i dekodera (część zwiększająca rozmiar).
• Enkoder:
  Rolą enkodera jest stopniowe wydobywanie cech z obrazu. Zmniejsza wielkość obrazu krok po kroku poprzez szereg warstw konwolucyjnych i warstw pooling, jednocześnie zwiększając głębokość cech (tj. liczbę map cech). Proces ten pomaga modelowi uchwycić cechy na wysokim poziomie obrazu.
• Dekoder:
  Funkcją dekodera jest przywrócenie cech wydobytych przez enkoder z powrotem do tego samego rozmiaru co obraz wejściowy w celu segmentacji. Stopniowo przywraca rozmiar obrazu poprzez upsampling (np. transponowana konwolucja), łącząc cechy z enkodera, aby zachować szczegółowe informacje.
• Połączenia skip:
  Kluczową cechą U-Net jest użycie połączeń skip, które bezpośrednio łączą mapy cech z określonych warstw enkodera z odpowiednimi wejściami warstw w dekoderze. Pomaga to zachować informacje przestrzenne, co poprawia dokładność segmentacji.

Zastosowania U-Net

• Segmentacja obrazów medycznych: Na przykład segmentacja narządów lub guzów w obrazach CT lub MRI.
• Analiza obrazów satelitarnych: Takich jak klasyfikacja użytkowania gruntów.
• Samochody autonomiczne: Identyfikacja dróg, pojazdów i pieszych.

Podsumowanie

• U-Net to potężny model segmentacji obrazów, który skutecznie wydobywa i przywraca cechy obrazów dzięki swojej unikalnej strukturze w kształcie litery U i połączeniom skip, szeroko stosowany w różnych zadaniach wymagających precyzyjnej segmentacji.
• U-Net to architektura sieci neuronowej konwolucyjnej (CNN).
• W wielu implementacjach modeli dyfuzji U-Net jest używany jako sieć odszumiająca. W procesie odwrotnym modelu dyfuzji, tj. w fazie odszumiania, U-Net może skutecznie nauczyć się, jak przywracać wyraźne obrazy z obrazów zaszumionych.

Model Dyfuzji

Model dyfuzji to model generatywny, który jest głównie używany do generowania obrazów, dźwięku i innych danych. Jego zasada działania może być podzielona na dwa główne etapy: proces dyfuzji do przodu i proces dyfuzji wstecz.

• Proces dyfuzji do przodu: Proces ten przypomina stopniowe dodawanie szumów do obrazu. Wyobraź sobie, że masz wyraźny obraz, np. kota. Stopniowo dodajemy szum do tego obrazu, aż stanie się całkowicie rozmyty i losowy. Po wielokrotnym dodaniu szumu oryginalny obraz jest prawie niewidoczny, pozostawiając tylko stos losowego szumu.
  Przykład: Możesz wyobrazić sobie, że wkładasz wyraźne zdjęcie kota do drukarki i ciągle wylewasz na niego tusz. Po wielu wylaniach widzisz tylko rozmytą czarną masę.
• Proces dyfuzji wstecz: Proces ten dotyczy przywracania oryginalnego obrazu z szumu. Model uczy się, jak stopniowo usuwać szum, aby przywrócić wyraźny obraz. Proces ten realizowany jest poprzez szkolenie modelu, aby nauczył się, jak usuwać szum na każdym kroku.
  Przykład: Wyobraź sobie, że masz filiżankę mleka z dodatkiem kakao. Po wymieszaniu mleko staje się całkowicie wymieszane i nie możesz zobaczyć jego oryginalnej formy. Proces odwrotny jest jak stopniowe oddzielanie mleka i kakao, aż wrócą do swojego oryginalnego stanu.

Praktyczne zastosowania modeli dyfuzji

• Generowanie obrazów: Użycie modeli dyfuzji do generowania nowych obrazów, takich jak tworzenie dzieł sztuki w określonym stylu lub syntezowanie nowych obrazów postaci. Na przykład model może wygenerować twarz nieistniejącej osoby lub stworzyć nowe obrazy krajobrazów.
• Przywracanie obrazów: Modele dyfuzji mogą być używane do naprawy uszkodzonych lub brakujących części obrazu. Na przykład, jeśli masz stare zdjęcie z niektórymi wyblakłymi częściami, model dyfuzji może pomóc wypełnić te luki, przywracając go do bardziej kompletnego wyglądu.
• Generowanie obrazów na podstawie tekstu: Niektóre modele dyfuzji mogą generować obrazy na podstawie opisów tekstowych. Na przykład, jeśli wpiszesz "pies bawiący się na plaży", model wygeneruje obraz, który odpowiada temu opisowi.

Podsumowanie

Podstawową ideą modeli dyfuzji jest generowanie danych o wysokiej jakości poprzez stopniowe dodawanie i usuwanie szumów. Osiągają one coraz lepsze wyniki w generowaniu obrazów, przywracaniu i innych zastosowaniach twórczych. Dzięki tej metodzie możemy tworzyć wiele obrazów i dzieł artystycznych, które wcześniej były nie do pomyślenia.

Model Clip

Model CLIP jest używany do przekształcania tekstu w format, który U-Net może zrozumieć (tj. osadzenia), co pozwala U-Net generować odpowiednie obrazy na podstawie wprowadzonych tekstowych wskazówek.

VAE

U-Net jest często używany w połączeniu z Autoenkoderami wariacyjnymi (VAE), które są odpowiedzialne za przekształcanie obrazów z przestrzeni latentnej do wizualnej przestrzeni pikselowej w celu ostatecznej prezentacji generowanych obrazów.