ComfyUI İsimlerinin Açıklaması

Unet

U-Net, öncelikle görüntü segmentasyonu görevleri için kullanılan bir derin öğrenme modelidir. İlk olarak tıbbi görüntü işleme alanında önerildi, ancak şimdi çeşitli görüntü işleme görevlerinde yaygın olarak uygulanmaktadır.

U Şeklindeki Yapı: U-Net ismi, ağın U şeklindeki mimarisinden gelir. Bir kodlayıcı (aşamalı küçültme kısmı) ve bir çözümleyici (aşamalı büyütme kısmı) içerir.
Kodlayıcı: Kodlayıcının rolü, görüntüden özellikleri aşamalı olarak çıkarmaktır. Konvolüsyonel katmanlar ve havuzlama katmanları aracılığıyla görüntünün boyutunu adım adım küçülterek özellik derinliğini (yani özellik haritalarının sayısını) artırır. Bu işlem, modelin görüntünün yüksek seviyeli özelliklerini yakalamasına yardımcı olur.
Çözümleyici: Çözümleyicinin işlevi, kodlayıcı tarafından çıkarılan özellikleri, segmentasyon için giriş görüntüsüyle aynı boyuta geri restore etmektir. Çözümleyici, özellikleri kodlayıcıdan birleştirerek detay bilgilerini koruyarak, aşamalı olarak görüntünün boyutunu büyütür (örneğin, transpoze konvolüsyon kullanarak).
Atlayış Bağlantıları: U-Net'in temel bir özelliği, belirli kodlayıcı katmanlarından elde edilen özellik haritalarını, karşılık gelen katmanların girişlerine doğrudan bağlayan atlayış bağlantılarının kullanılmasıdır. Bu, mekansal bilgiyi korumaya yardımcı olur ve böylece segmentasyon doğruluğunu artırır.

U-Net Uygulamaları

Tıbbi görüntü segmentasyonu: Örneğin, CT veya MRI görüntülerinde organları veya tümörleri segmentasyon.
Uydu görüntü analizi: Arazi kullanımı sınıflandırması gibi.
Otonom sürüş: Yolları, araçları ve yayaları tanımlamak.

Özet

U-Net, benzersiz U şekilli yapısı ve atlayış bağlantıları aracılığıyla etkili bir şekilde görüntü özelliklerini çıkaran ve geri restore eden güçlü bir görüntü segmentasyonu modelidir, hassas segmentasyon gerektiren çeşitli görevlerde yaygın olarak uygulanmaktadır.
U-Net, bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir.
Diffusion modellerinin birçok uygulamasında, U-Net gürültü giderme ağı olarak kullanılmaktadır. Difüzyon modelinin ters sürecinde, yani gürültü giderme aşamasında, U-Net gürültülü görüntülerden net görüntüleri nasıl geri kazanacağını etkili bir şekilde öğrenebilir.

Difüzyon Modeli

Difüzyon modeli, temel olarak görüntü, ses ve diğer verileri oluşturmak için kullanılan bir üretken modeldir. Çalışma prensibi iki ana aşamaya ayrılabilir: ileri difüzyon ve ters difüzyon.

İleri Difüzyon Süreci: Bu süreç, bir görüntüye aşamalı olarak gürültü eklemek gibidir. Elinizde bir kedi gibi net bir görüntü olduğunu varsayalım. Bu görüntüye, tamamen bulanık ve rastgele hale gelene kadar gürültü eklemeye yavaş yavaş başlarız. Gürültü eklemeleri sonrasında, orijinal görüntü neredeyse görünmez hale gelir ve sadece rastgele gürültü yığını kalır. Örnek: Bir kedi fotoğrafını bir yazıcıya koyduğunuzu ve sürekli mürekkep döktüğünüzü hayal edebilirsiniz. Birçok dökme işleminden sonra, gördüğünüz tek şey bulanık bir siyah kütledir.
Ters Difüzyon Süreci: Bu süreç, gürültüden orijinal görüntüyü geri kazanma ile ilgilidir. Model, gürültüyü aşamalı olarak kaldırmayı öğrenir ve net bir görüntüyü geri restore eder. Bu süreç, modelin her adımda gürültüyü nasıl kaldıracağını öğrenmesiyle gerçekleştirilir. Örnek: Bir miktar çikolata tozu eklenmiş bir süt bardağı olduğunu hayal edin. Karıştırdıktan sonra, süt tamamen karışır ve orijinal şekli görünmez hale gelir. Ters süreç, sütü ve çikolatayı yavaşça ayırarak onları orijinal hallerine döndürmek gibidir.

Difüzyon Modellerinin Pratik Uygulamaları

Görüntü Üretimi: Difüzyon modelleri kullanarak yeni görüntüler oluşturma, örneğin belirli bir stil veya yeni karakter görüntüleri oluşturma. Örneğin, model var olmayan bir kişinin yüzünü veya yeni manzara resimleri oluşturabilir.
Görüntü Onarma: Difüzyon modelleri, bir görüntünün hasar görmüş veya kaybolmuş kısımlarını onarmak için kullanılabilir. Örneğin, eski bir fotoğrafınızda bazı solmuş kısımlar varsa, bir difüzyon modeli bu boşlukları doldurarak daha tamamlanmış bir görünüm sağlamaya yardımcı olabilir.
Metinden Görüntü Üretimi: Bazı difüzyon modelleri, metin tanımlarına dayalı görüntüler üretebilir. Örneğin, "bir plajda oynayan bir köpek" yazarsanız, model bu tanıma uyan bir görüntü oluşturacaktır.

Özet

Difüzyon modellerinin temel fikri, gürültü ekleyip çıkararak yüksek kaliteli veri oluşturmaktır. Görüntü üretimi, onarımı ve diğer yaratıcı uygulamalarda giderek daha iyi performans göstermektedirler. Bu yöntemle, daha önce hayal bile edilemeyecek birçok görüntü ve sanatsal eser oluşturabiliriz.

Clip Modeli

CLIP modeli, metni UNet'in anlayabileceği bir formata (yani gömme) dönüştürmek için kullanılır ve UNet'in giriş metin istemlerine dayalı olarak karşılık gelen görüntüleri üretmesini sağlar.

VAE

UNet genellikle, görüntüleri gizli alandan görsel piksel alanına dönüştürmekle sorumlu olan Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE) ile birlikte kullanılır ve üretilen görüntülerin nihai sunumu için kullanılır.