คำอธิบายชื่อ ComfyUI

Unet

U-Net เป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้สำหรับงานการแบ่งส่วนภาพ โดยในตอนแรกถูกเสนอในสาขาการประมวลผลภาพทางการแพทย์ แต่ในปัจจุบันได้ถูกนำไปใช้ในงานการประมวลผลภาพต่างๆ อย่างกว้างขวาง

โครงสร้างรูปตัว U: ชื่อ U-Net มาจากสถาปัตยกรรมรูปตัว U ของเครือข่าย โดยประกอบด้วยตัวเข้ารหัส (ส่วนลดขนาด) และตัวถอดรหัส (ส่วนเพิ่มขนาด)
ตัวเข้ารหัส: บทบาทของตัวเข้ารหัสคือการค่อยๆ สกัดฟีเจอร์จากภาพ โดยจะลดขนาดของภาพลงทีละขั้นตอนผ่านชั้นการทำความเข้าใจ (convolutional layers) และชั้นการรวม (pooling layers) ในขณะที่เพิ่มความลึกของฟีเจอร์ (เช่น จำนวนแผนที่ฟีเจอร์) กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลสามารถจับฟีเจอร์ระดับสูงของภาพได้
ตัวถอดรหัส: ฟังก์ชันของตัวถอดรหัสคือการคืนฟีเจอร์ที่ถูกสกัดโดยตัวเข้ารหัสกลับไปยังขนาดเดียวกับภาพต้นฉบับเพื่อการแบ่งส่วน โดยจะคืนขนาดของภาพขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปผ่านการเพิ่มขนาด (เช่น การทำความเข้าใจย้อนกลับ) ในขณะที่รวมฟีเจอร์จากตัวเข้ารหัสเพื่อรักษาข้อมูลรายละเอียด
การเชื่อมต่อข้าม: คุณสมบัติที่สำคัญของ U-Net คือการใช้การเชื่อมต่อข้าม ซึ่งเชื่อมโยงแผนที่ฟีเจอร์จากบางชั้นของตัวเข้ารหัสไปยังการนำเข้าของชั้นที่สอดคล้องกันในตัวถอดรหัส โดยการทำเช่นนี้จะช่วยรักษาข้อมูลเชิงพื้นที่ จึงช่วยเพิ่มความแม่นยำในการแบ่งส่วน

การใช้งานของ U-Net

การแบ่งส่วนภาพทางการแพทย์: เช่น การแบ่งส่วนอวัยวะหรือต tumors ในภาพ CT หรือ MRI.
การวิเคราะห์ภาพจากดาวเทียม: เช่น การจำแนกประเภทการใช้ที่ดิน.
การขับขี่อัตโนมัติ: การระบุถนน ยานพาหนะ และคนเดินถนน.

สรุป

U-Net เป็นโมเดลการแบ่งส่วนภาพที่มีประสิทธิภาพซึ่งสามารถสกัดและคืนฟีเจอร์ของภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านโครงสร้างรูปตัว U ที่เป็นเอกลักษณ์และการเชื่อมต่อข้าม ซึ่งถูกนำไปใช้ในหลายงานที่ต้องการการแบ่งส่วนที่แม่นยำ.
U-Net เป็นสถาปัตยกรรมของเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (CNN).
ในการนำไปใช้หลายๆ ครั้งในโมเดลการแพร่กระจาย U-Net ถูกใช้เป็นเครือข่ายการลดเสียง ในกระบวนการย้อนกลับของโมเดลการแพร่กระจาย กล่าวคือในระยะการลดเสียง U-Net สามารถเรียนรู้ที่จะฟื้นฟูภาพที่ชัดเจนจากภาพที่มีเสียงรบกวนได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

โมเดลการแพร่กระจาย

โมเดลการแพร่กระจายเป็นโมเดลที่สร้างขึ้นโดยหลักซึ่งใช้สำหรับการสร้างภาพ เสียง และข้อมูลอื่นๆ หลักการทำงานของมันสามารถแบ่งออกเป็นสองขั้นตอนหลัก: กระบวนการการแพร่กระจายไปข้างหน้าและการแพร่กระจายย้อนกลับ.

กระบวนการการแพร่กระจายไปข้างหน้า: กระบวนการนี้เหมือนกับการค่อยๆ เพิ่มเสียงรบกวนให้กับภาพ โดยจินตนาการว่าคุณมีภาพที่ชัดเจน เช่น แมว เราจะค่อยๆ เพิ่มเสียงรบกวนให้กับภาพนี้จนกระทั่งมันกลายเป็นภาพที่พร่ามัวและสุ่มโดยสิ้นเชิง หลังจากการเพิ่มเสียงรบกวนหลายครั้ง ภาพต้นฉบับแทบจะมองไม่เห็น โดยเหลือเพียงเสียงรบกวนสุ่ม. ตัวอย่าง: คุณสามารถจินตนาการว่าคุณใส่ภาพชัดเจนของแมวลงในเครื่องพิมพ์และค่อยๆ หยดหมึกลงไปเรื่อยๆ หลังจากการหกหลายครั้ง สิ่งที่คุณเห็นคือมวลดำที่พร่ามัว.
กระบวนการการแพร่กระจายย้อนกลับ: กระบวนการนี้เกี่ยวกับการฟื้นฟูภาพต้นฉบับจากเสียงรบกวน โมเดลจะเรียนรู้วิธีการค่อยๆ ลบเสียงรบกวนเพื่อคืนภาพที่ชัดเจน กระบวนการนี้จะทำได้โดยการฝึกโมเดลให้เรียนรู้วิธีการลบเสียงรบกวนในแต่ละขั้นตอน. ตัวอย่าง: จินตนาการว่าคุณมีแก้วนมที่มีผงช็อกโกแลตเพิ่มลงไป หลังจากการคนผสม นมจะกลายเป็นของเหลวที่ผสมกันอย่างสมบูรณ์ และคุณไม่สามารถมองเห็นรูปแบบเดิมได้อีก กระบวนการย้อนกลับก็เหมือนกับการแยกนมและช็อกโกแลตออกจนกลับคืนสู่สภาพเดิม.

การใช้งานจริงของโมเดลการแพร่กระจาย

การสร้างภาพ: การใช้โมเดลการแพร่กระจายในการสร้างภาพใหม่ เช่น การสร้างงานศิลปะในสไตล์เฉพาะหรือการสังเคราะห์ภาพตัวละครใหม่ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถสร้างใบหน้าของคนที่ไม่มีอยู่จริงหรือสร้างภาพทิวทัศน์ใหม่.
การฟื้นฟูภาพ: โมเดลการแพร่กระจายสามารถใช้เพื่อซ่อมแซมส่วนที่เสียหายหรือหายไปของภาพ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีภาพเก่าที่มีบางส่วนที่ซีดจาง โมเดลการแพร่กระจายสามารถช่วยเติมเต็มช่องว่างเหล่านั้น ทำให้ภาพมีลักษณะสมบูรณ์มากขึ้น.
การสร้างภาพจากข้อความ: โมเดลการแพร่กระจายบางตัวสามารถสร้างภาพตามคำบรรยายข้อความได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณใส่ข้อความ "สุนัขเล่นอยู่ที่ชายหาด" โมเดลจะสร้างภาพที่ตรงกับคำบรรยายนั้น.

สรุป

แนวคิดพื้นฐานของโมเดลการแพร่กระจายคือการสร้างข้อมูลที่มีคุณภาพสูงโดยการค่อยๆ เพิ่มและลบเสียงรบกวน พวกเขากำลังทำงานได้ดีขึ้นเรื่อยๆ ในการสร้างภาพ การฟื้นฟู และการใช้งานสร้างสรรค์อื่นๆ ผ่านวิธีการนี้ เราสามารถสร้างภาพและงานศิลปะหลายอย่างที่ไม่เคยคิดว่าจะเป็นไปได้มาก่อน.

โมเดล CLIP

โมเดล CLIP ถูกใช้เพื่อแปลงข้อความให้อยู่ในรูปแบบที่ U-Net สามารถเข้าใจ (เช่น การฝัง) ซึ่งช่วยให้ U-Net สามารถสร้างภาพที่สอดคล้องกับข้อความที่ป้อนเข้าได้.

VAE

U-Net มักถูกใช้ร่วมกับ Variational Autoencoders (VAE) ซึ่งมีหน้าที่ในการแปลงภาพจากพื้นที่แฝงไปยังพื้นที่พิกเซลภาพสำหรับการนำเสนอภาพที่สร้างขึ้นในที่สุด.