ComfyUI İsimlerinin Açıklaması
Unet
U-Net, öncelikle görüntü segmentasyonu görevleri için kullanılan bir derin öğrenme modelidir. İlk olarak tıbbi görüntü işleme alanında önerilmiştir ancak şimdi çeşitli görüntü işleme görevlerinde yaygın olarak uygulanmaktadır.
- U-Şeklinde Yapı:
U-Net'in adı, ağın U-şeklindeki yapısından gelmektedir. Bir encoder (aşağı örnekleme kısmı) ve bir decoder (yukarı örnekleme kısmı) içerir.
- Encoder:
Encoder'ın rolü, görüntüden özellikleri kademeli olarak çıkarmaktır. Görüntünün boyutunu bir dizi konvolüsyonel ve havuzlama katmanları aracılığıyla azaltırken, özelliklerin derinliğini (yani, özellik haritalarının sayısını) artırır. Bu süreç, modelin görüntünün yüksek seviyeli özelliklerini yakalamasına yardımcı olur.
- Decoder:
Decoder'ın rolü, encoder tarafından çıkarılan özellikleri, giriş görüntüsüyle aynı boyutta bir segmentasyon haritasına yeniden yapılandırmaktır. Özellikleri korumak için encoder'dan gelen özelliklerle birleştirerek, yukarı örnekleme (örneğin, transpoze konvolüsyon) yoluyla görüntünün boyutunu kademeli olarak geri yükler.
- Atlama Bağlantıları:
U-Net'in önemli bir özelliği, encoder'daki belirli katmanların özellik haritalarını, decoder'daki karşılık gelen katmanlara doğrudan bağlayan atlama bağlantılarının kullanılmasıdır. Bu, mekansal bilgilerin korunmasına yardımcı olur ve böylece segmentasyon doğruluğunu artırır.
U-Net Uygulamaları
- Tıbbi Görüntü Segmentasyonu: Örneğin, CT veya MRI görüntülerinde organları veya tümörleri segmentleme.
- Uydu Görüntüsü Analizi: Arazi kullanım sınıflandırması gibi.
- Otonom Sürüş: Yolları, araçları ve yayaları tanımlama.
Özet
- U-Net, benzersiz U-şeklindeki yapısı ve atlama bağlantıları aracılığıyla görüntü özelliklerini etkili bir şekilde çıkaran ve yeniden yapılandıran güçlü bir görüntü segmentasyon modelidir ve kesin segmentasyon gerektiren görevlerde yaygın olarak uygulanmaktadır.
- U-Net, bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir.
- Birçok difüzyon modelinin uygulamalarında, U-Net gürültü giderme ağı olarak kullanılmaktadır. Difüzyon modellerinin ters sürecinde, yani gürültü giderme aşamasında, U-Net, gürültülü görüntülerden net görüntüleri geri kazanmayı öğrenir.
Difüzyon Modelleri
Difüzyon modelleri, öncelikle görüntü, ses ve diğer verileri oluşturmak için kullanılan üretken modellere sahiptir. Çalışma prensipleri iki ana aşamaya ayrılabilir: ileri difüzyon ve geri difüzyon.
- İleri Difüzyon Süreci: Bu süreç, bir görüntüye yavaş yavaş gürültü eklemeye benzer. Elinizde net bir resim olduğunu düşünün, örneğin bir kedi. Bu görüntüye yavaş yavaş gürültü ekleyerek tamamen bulanık ve rastgele hale getiririz. Birkaç gürültü eklemesinden sonra, orijinal görüntü neredeyse tanınmaz hale gelir ve geriye sadece rastgele bir gürültü yığını kalır.
Örnek: Bir kedinin net bir fotoğrafını bir yazıcıya koyup üzerine sürekli mürekkep sıçratmayı hayal edebilirsiniz. Birkaç mürekkep sıçratmasından sonra, sadece bulanık bir siyah karmaşa görürsünüz.
- Geri Difüzyon Süreci: Bu süreç, gürültüden orijinal görüntüyü geri kazanmaya yöneliktir. Model, gürültüyü kademeli olarak kaldırmayı öğrenerek net bir görüntü geri kazanmayı öğrenir. Bu süreç, modelin her adımda gürültü giderme işlemini öğrenmesiyle gerçekleştirilir.
Örnek: Bir barda çikolata tozu eklenmiş sütü hayal edin. Karıştırdıktan sonra süt tamamen karışır ve orijinal durumunu görmek imkansız hale gelir. Geri süreci, süt ve çikolatanın ayrılmasını kademeli olarak sağlamak gibidir, böylece tekrar belirgin hale gelir ve orijinal durumuna döner.
Difüzyon Modellerinin Pratik Uygulamaları
- Görüntü Üretimi: Difüzyon modellerini yeni görüntüler oluşturmak için kullanma, örneğin sanatsal stil resimleri oluşturmak veya yeni karakter görüntüleri sentezlemek. Örneğin, model var olmayan bir kişinin yüzünü oluşturabilir veya yeni manzara resimleri yaratabilir.
- Görüntü Onarımı: Difüzyon modelleri, hasar görmüş veya kayıp kısımları onarmak için kullanılabilir. Örneğin, eski bir fotoğrafınızda solmuş alanlar varsa, difüzyon modeli bu boşlukları doldurarak daha tam bir görünüm sağlar.
- Metinden Görüntü Üretimi: Bazı difüzyon modelleri, metinsel tanımlara dayalı görüntüler oluşturabilir. Örneğin, "plajda oynayan bir köpek" ifadesini girdiğinizde, model bu tanıma uyan bir görüntü oluşturacaktır.
Özet
Difüzyon modellerinin temel fikri, gürültü ekleyerek ve gürültü gidererek yüksek kaliteli veriler üretmektir. Görüntü üretimi, onarımı ve diğer yaratıcı uygulamalarda giderek daha fazla etkililik göstermişlerdir. Bu yöntemle, daha önce hayal bile edilemeyen birçok görüntü ve sanat eseri oluşturabiliriz.
Clip Modelleri
CLIP modeli, metni U-Net'in anlayabileceği bir formata (yani, gömme) dönüştürmek için kullanılır ve böylece U-Net, girilen metin istemlerine dayalı olarak karşılık gelen görüntüleri üretebilir.
VAE
U-Net genellikle Variational Autoencoders (VAE) ile birlikte kullanılır; bu, görüntüleri gizli uzayda görsel piksel alanına dönüştürmekten sorumludur, böylece üretilen görüntülerin son görüntülenmesini sağlar.
Kaynaklar