Объяснение названий ComfyUI

Unet

U-Net — это модель глубокого обучения, в первую очередь используемая для задач сегментации изображений. Она была изначально предложена в области медицинской обработки изображений, но теперь широко применяется в различных задачах обработки изображений.

U-образная структура: Название U-Net происходит от U-образной архитектуры её сети. Она состоит из энкодера (часть уменьшения размерности) и декодера (часть увеличения размерности).
Энкодер: Роль энкодера заключается в том, чтобы постепенно извлекать признаки из изображения. Он уменьшает размер изображения шаг за шагом через серию сверточных слоев и слоев подвыборки, одновременно увеличивая глубину признаков (т.е. количество карт признаков). Этот процесс помогает модели захватывать высокоуровневые признаки изображения.
Декодер: Функция декодера заключается в восстановлении признаков, извлеченных энкодером, до того же размера, что и входное изображение для сегментации. Он постепенно восстанавливает размер изображения через увеличения размерности (например, транспонированные свертки), сочетая признаки из энкодера для сохранения детальной информации.
Пропуски соединений: Ключевая особенность U-Net — это использование пропускных соединений, которые напрямую соединяют карты признаков из определенных слоев энкодера с входами соответствующих слоев декодера. Это помогает сохранить пространственную информацию, тем самым улучшая точность сегментации.

Применения U-Net

Сегментация медицинских изображений: Например, сегментация органов или опухолей на КТ или МРТ изображениях.
Анализ спутниковых изображений: Например, классификация землепользования.
Автономное вождение: Определение дорог, транспортных средств и пешеходов.

Резюме

U-Net — это мощная модель сегментации изображений, которая эффективно извлекает и восстанавливает признаки изображения благодаря своей уникальной U-образной структуре и пропускным соединениям, широко применяемая в различных задачах, требующих точной сегментации.
U-Net является архитектурой сверточной нейронной сети (CNN).
Во многих реализациях диффузионных моделей U-Net используется в качестве сети для уменьшения шума. В обратном процессе диффузионной модели, т.е. на этапе уменьшения шума, U-Net может эффективно научиться восстанавливать четкие изображения из зашумленных изображений.

Модель диффузии

Модель диффузии — это генеративная модель, в первую очередь используемая для генерации изображений, аудио и других данных. Принцип её работы можно разделить на два основных этапа: прямую диффузию и обратную диффузию.

Процесс прямой диффузии: Этот процесс похож на постепенное добавление шума к изображению. Представьте, что у вас есть четкое изображение, например, кошки. Мы постепенно добавляем шум к этому изображению, пока оно не станет совершенно размытым и случайным. После нескольких добавлений шума оригинальное изображение почти не видно, остаётся только куча случайного шума. Пример: Вы можете представить, что кладёте четкую фотографию кошки в принтер и постоянно льёте на неё чернила. После множества разливов вы видите только размытое черное пятно.
Процесс обратной диффузии: Этот процесс касается восстановления оригинального изображения из шума. Модель учится постепенно удалять шум, чтобы восстановить четкое изображение. Этот процесс осуществляется путем обучения модели тому, как удалить шум на каждом шаге. Пример: Представьте, что у вас есть чашка молока с добавленным шоколадным порошком. После размешивания молоко становится полностью смешанным, и вы не можете увидеть его исходную форму. Обратный процесс похож на постепенное отделение молока и шоколада, пока они не вернутся в своё первоначальное состояние.

Практические применения моделей диффузии

Генерация изображений: Использование моделей диффузии для генерации новых изображений, например, создания произведений искусства в конкретном стиле или синтезирования новых изображений персонажей. Например, модель может сгенерировать лицо несуществующего человека или создать новые пейзажные картины.
Восстановление изображений: Модели диффузии могут быть использованы для восстановления поврежденных или недостающих частей изображения. Например, если у вас есть старая фотография с некоторыми выцветшими частями, модель диффузии может помочь заполнить эти пробелы, восстанавливая её до более полного вида.
Генерация изображений на основе текста: Некоторые модели диффузии могут генерировать изображения на основе текстовых описаний. Например, если вы введете "собака, играющая на пляже", модель сгенерирует изображение, соответствующее этому описанию.

Резюме

Основная идея моделей диффузии — генерировать качественные данные, постепенно добавляя и удаляя шум. Они показывают всё лучшие результаты в генерации изображений, восстановлении и других креативных приложениях. С помощью этого метода мы можем создать множество изображений и художественных работ, которые ранее были немыслимы.

Модель Clip

Модель CLIP используется для преобразования текста в формат, который UNet может понять (т.е. в векторные представления), позволяя UNet генерировать соответствующие изображения на основе вводимых текстовых подсказок.

VAE

UNet часто используется в сочетании с вариационными автоэнкодерами (VAE), которые отвечают за преобразование изображений из латентного пространства в визуальное пиксельное пространство для окончательной презентации сгенерированных изображений.