Förklaring av ComfyUI-namn

Unet

U-Net är en djupinlärningsmodell som främst används för bildsegmentering. Den föreslogs ursprungligen inom medicinsk bildbehandling men har nu tillämpats brett på olika bildbehandlingsuppgifter.

U-formad struktur: Namnet U-Net kommer från den U-formade arkitekturen i dess nätverk. Den består av en encoder (nedskaleringsdel) och en decoder (uppskaleringsdel).
Encoder: Encoderens roll är att gradvis extrahera funktioner från bilden. Den minskar storleken på bilden steg för steg genom en serie konvolutionella lager och pooling-lager medan den ökar djupet av funktionerna (dvs. antalet funktionskartor). Denna process hjälper modellen att fånga hög nivå av funktioner i bilden.
Decoder: Decoderns funktion är att återställa de funktioner som extraherats av encodern tillbaka till samma storlek som inmatningsbilden för segmentering. Den återställer gradvis storleken på bilden genom uppskalning (t.ex. transponerad konvolution) medan den kombinerar funktioner från encodern för att behålla detaljerad information.
Hopparanslutningar: En nyckelfunktion hos U-Net är användningen av hopparanslutningar, som direkt kopplar funktionskartor från vissa lager av encodern till motsvarande lagers ingångar i decodern. Detta hjälper till att bevara rumslig information, vilket förbättrar segmenteringsnoggrannheten.

Tillämpningar av U-Net

Medicinsk bildsegmentering: Till exempel segmentering av organ eller tumörer i CT- eller MRI-bilder.
Satellitbildanalys: Såsom markanvändningsklassificering.
Autonoma fordon: Identifiering av vägar, fordon och fotgängare.

Sammanfattning

U-Net är en kraftfull bildsegmenteringsmodell som effektivt extraherar och återställer bildfunktioner genom sin unika U-formade struktur och hopparanslutningar, tillämpad brett i olika uppgifter som kräver precis segmentering.
U-Net är en konvolutionell neuronnätsarkitektur (CNN).
I många implementeringar av diffusionsmodeller används U-Net som ett avbrutningsnätverk. I den omvända processen av diffusionsmodellen, dvs. avbrottsfasen, kan U-Net effektivt lära sig hur man återställer klara bilder från brusiga bilder.

Diffusionsmodell

Diffusionsmodellen är en generativ modell som huvudsakligen används för att generera bilder, ljud och annan data. Dess arbetsprincip kan delas in i två huvudsakliga steg: framåtdiffusion och bakåtdiffusion.

Framåtdiffusionsprocess: Denna process liknar att successivt lägga till brus till en bild. Tänk dig att du har en klar bild, som en katt. Vi lägger gradvis till brus till denna bild tills den blir helt suddig och slumpmässig. Efter flera tillägg av brus är den ursprungliga bilden nästan osynlig och lämnar bara en hög av slumpmässigt brus. Exempel: Du kan tänka dig att sätta en klar bild av en katt i en skrivare och kontinuerligt spilla bläck på den. Efter många spill ser du bara en suddig svart massa.
Bakåtdiffusionsprocess: Denna process handlar om att återställa den ursprungliga bilden från brus. Modellen lär sig hur man gradvis tar bort brus för att återställa en klar bild. Denna process utförs genom att träna modellen att lära sig hur man tar bort brus vid varje steg. Exempel: Tänk dig att du har en kopp mjölk med lite chokladpulver tillsatt. Efter att ha rört om blir mjölken helt blandad och du kan inte se dess ursprungliga form. Den omvända processen är som att gradvis separera mjölken och chokladen tills de är tillbaka i sitt ursprungliga tillstånd.

Praktiska tillämpningar av diffusionsmodeller

Bildgenerering: Användning av diffusionsmodeller för att generera nya bilder, som att skapa konstverk i en specifik stil eller syntetisera nya karaktärsbilder. Till exempel kan modellen generera en bild av en icke-existerande person eller skapa nya landskapsmålningar.
Bildåterställning: Diffusionsmodeller kan användas för att reparera skadade eller saknade delar av en bild. Om du till exempel har ett gammalt foto med vissa bleknade delar kan en diffusionsmodell hjälpa till att fylla i dessa luckor och återställa det till ett mer komplett utseende.
Text-till-bild-generering: Vissa diffusionsmodeller kan generera bilder baserat på textbeskrivningar. Om du till exempel skriver in "en hund som leker på stranden" kommer modellen att generera en bild som matchar denna beskrivning.

Sammanfattning

Den grundläggande idén med diffusionsmodeller är att generera högkvalitativ data genom att successivt lägga till och ta bort brus. De presterar allt bättre inom bildgenerering, återställning och andra kreativa tillämpningar. Genom denna metod kan vi skapa många bilder och konstverk som tidigare var otänkbara.

Clip-modell

CLIP-modellen används för att omvandla text till ett format som UNet kan förstå (dvs. inbäddningar), vilket gör att UNet kan generera motsvarande bilder baserat på inmatnings-textpromptar.

VAE

UNet används ofta tillsammans med variational autoencoders (VAE), som ansvarar för att omvandla bilder från latent utrymme till visuell pixelrymd för den slutliga presentationen av genererade bilder.