การอธิบายชื่อ ComfyUI
Unet
U-Net เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้หลักๆ สำหรับงานการแบ่งส่วนภาพ มันถูกเสนอครั้งแรกในสาขาการประมวลผลภาพทางการแพทย์ แต่ตอนนี้ถูกนำไปใช้กันอย่างแพร่หลายในงานการประมวลผลภาพต่างๆ
- โครงสร้างรูป U:
ชื่อ U-Net มาจากโครงสร้างรูป U ของเครือข่าย มันประกอบด้วย Encoder (ส่วนการลดขนาด) และ Decoder (ส่วนการขยายขนาด)
- Encoder:
บทบาทของ Encoder คือการคัดเลือกคุณลักษณะจากภาพอย่างค่อยเป็นค่อยไป มันจะลดขนาดของภาพผ่านชุดของเลเยอร์การทำพจน์และการรวมกลุ่มในขณะที่เพิ่มความลึกของคุณลักษณะ (เช่น จำนวนแผนที่คุณลักษณะ) กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลจับคุณลักษณะระดับสูงของภาพได้
- Decoder:
บทบาทของ Decoder คือการสร้างคุณลักษณะที่ถูกคัดเลือกโดย Encoder กลับเป็นแผนที่การแบ่งส่วนที่มีขนาดเท่ากับภาพต้นฉบับ มันจะค่อยๆ ฟื้นฟูขนาดของภาพผ่านการขยายขนาด (เช่น การทำพจน์ย้อนกลับ) ในขณะที่รวมคุณลักษณะจาก Encoder เพื่อรักษาข้อมูลรายละเอียด
- การเชื่อมต่อข้าม:
คุณลักษณะที่สำคัญของ U-Net คือการใช้การเชื่อมต่อข้าม ซึ่งเชื่อมต่อแผนที่คุณลักษณะของเลเยอร์บางส่วนใน Encoder กับเลเยอร์ที่สอดคล้องกันใน Decoder โดยตรง สิ่งนี้ช่วยรักษาข้อมูลเชิงพื้นที่ทำให้ความแม่นยำในการแบ่งส่วนดีขึ้น
การประยุกต์ใช้ U-Net
- การแบ่งส่วนภาพทางการแพทย์: เช่น การแบ่งส่วนอวัยวะหรือต Tumor ในภาพ CT หรือ MRI.
- การวิเคราะห์ภาพจากดาวเทียม: เช่น การจำแนกประเภทการใช้ที่ดิน.
- การขับรถอัตโนมัติ: การระบุถนน รถยนต์ และคนเดินถนน.
สรุป
- U-Net เป็นโมเดลการแบ่งส่วนภาพที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถดึงและสร้างคุณลักษณะของภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านโครงสร้างรูป U ที่ไม่เหมือนใครและการเชื่อมต่อข้าม ทำให้สามารถนำไปใช้ในงานที่ต้องการการแบ่งส่วนที่แม่นยำได้อย่างกว้างขวาง
- U-Net เป็นสถ mim ของเครือข่ายประสาทเทียมแบบพจน์ (CNN).
- ในการใช้งานโมเดลการแพร่กระจายหลายๆ แบบ U-Net ถูกใช้เป็นเครือข่ายการลดเสียง ในกระบวนการย้อนกลับของโมเดลการแพร่กระจาย ซึ่งเป็นเฟสการลดเสียง U-Net เรียนรู้วิธีการฟื้นฟูภาพที่ชัดเจนจากภาพที่มีเสียงรบกวนได้อย่างมีประสิทธิภาพ.
โมเดลการแพร่กระจาย
โมเดลการแพร่กระจายเป็นโมเดลสร้างสรรค์ที่ใช้หลักๆ สำหรับการสร้างภาพ เสียง และข้อมูลอื่นๆ หลักการทำงานของมันสามารถแบ่งออกเป็นสองเฟสหลัก: กระบวนการแพร่กระจายไปข้างหน้าและกระบวนการแพร่กระจายย้อนกลับ.
- กระบวนการแพร่กระจายไปข้างหน้า: กระบวนการนี้คล้ายกับการเพิ่มเสียงรบกวนให้กับภาพอย่างค่อยเป็นค่อยไป นึกภาพว่าคุณมีภาพที่ชัดเจน เช่น แมว เราจะค่อยๆ เพิ่มเสียงรบกวนให้กับภาพนี้จนมันเบลอและสุ่มไปหมด หลังจากการเพิ่มเสียงรบกวนหลายครั้ง ภาพเดิมแทบจะไม่สามารถจดจำได้ โดยเหลือแค่เสียงรบกวนสุ่ม.
ตัวอย่าง: คุณสามารถจินตนาการว่าคุณใส่ภาพถ่ายที่ชัดเจนของแมวลงในเครื่องพิมพ์แล้วค่อยๆ กระเซ็นหมึกลงไป หลังจากการกระเซ็นหมึกหลายครั้ง คุณจะเห็นแค่ความยุ่งเหยิงสีดำที่เบลอ.
- กระบวนการแพร่กระจายย้อนกลับ: กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการฟื้นฟูภาพต้นฉบับจากเสียงรบกวน โมเดลจะเรียนรู้วิธีการค่อยๆ ลบเสียงรบกวนเพื่อฟื้นฟูภาพที่ชัดเจน กระบวนการนี้ทำได้โดยการฝึกโมเดลให้เรียนรู้วิธีการลดเสียงรบกวนในแต่ละขั้นตอน.
ตัวอย่าง: นึกว่าคุณมีนมแก้วหนึ่งที่มีผงช็อคโกแลตเพิ่มเข้าไป หลังจากที่คนคนมันแล้ว นมจะถูกผสมจนหมดและไม่สามารถมองเห็นสถานะเดิมได้ กระบวนการย้อนกลับก็เหมือนกับการแยกนมและช็อคโกแลตออกจนกลับมาเป็นรูปเดิมอีกครั้ง.
การประยุกต์ใช้จริงของโมเดลการแพร่กระจาย
- การสร้างภาพ: การใช้โมเดลการแพร่กระจายเพื่อสร้างภาพใหม่ เช่น การสร้างภาพที่มีสไตล์ศิลปะหรือการสร้างภาพตัวละครใหม่ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถสร้างใบหน้าของคนที่ไม่มีอยู่จริงหรือสร้างภาพทิวทัศน์ใหม่.
- การฟื้นฟูภาพ: โมเดลการแพร่กระจายสามารถใช้ในการซ่อมแซมส่วนที่เสียหายหรือหายไปของภาพ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีภาพเก่าที่มีพื้นที่ซีดจาง โมเดลการแพร่กระจายสามารถช่วยเติมเต็มช่องว่างเหล่านั้นให้กลับมาดูสมบูรณ์มากขึ้น.
- การสร้างภาพจากข้อความ: โมเดลการแพร่กระจายบางตัวสามารถสร้างภาพตามคำบรรยายที่เป็นข้อความ ตัวอย่างเช่น หากคุณป้อน "สุนัขเล่นอยู่ที่ชายหาด" โมเดลจะสร้างภาพที่ตรงกับคำบรรยายนี้.
สรุป
แนวคิดพื้นฐานของโมเดลการแพร่กระจายคือการสร้างข้อมูลคุณภาพสูงโดยการเพิ่มเสียงรบกวนและลดเสียงรบกวนอย่างค่อยเป็นค่อยไป พวกมันได้แสดงประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นในการสร้างภาพ การฟื้นฟู และการใช้งานสร้างสรรค์อื่นๆ ผ่านวิธีนี้ เราสามารถสร้างภาพและงานศิลปะมากมายที่ไม่เคยคิดว่าจะสามารถทำได้มาก่อน.
โมเดล Clip
โมเดล CLIP ใช้ในการแปลงข้อความให้เป็นรูปแบบ (เช่น การฝัง) ที่ U-Net สามารถเข้าใจได้ ทำให้ U-Net สามารถสร้างภาพที่เกี่ยวข้องตามข้อความที่ป้อน.
VAE
U-Net มักถูกใช้ร่วมกับ Variational Autoencoders (VAE) ซึ่งมีหน้าที่ในการแปลงภาพในพื้นที่แฝงให้เป็นพื้นที่พิกเซลภาพสำหรับการแสดงผลภาพที่สร้างขึ้นในที่สุด.
แหล่งข้อมูล