Пояснення назв ComfyUI
Unet
U-Net – це модель глибокого навчання, яка в основному використовується для завдань сегментації зображень. Вона була спочатку запропонована в галузі медичної обробки зображень, але зараз широко застосовується для різних завдань обробки зображень.
- U-подібна структура:
Назва U-Net походить від U-подібної структури її мережі. Вона складається з енкодера (частина зменшення розміру) та декодера (частина збільшення розміру).
- Енкодер:
Роль енкодера полягає в поетапному виділенні ознак з зображення. Він зменшує розмір зображення через серію згорткових та пулінгових шарів, одночасно збільшуючи глибину ознак (тобто, кількість карт ознак). Цей процес допомагає моделі захоплювати високорівневі ознаки зображення.
- Декодер:
Роль декодера полягає в реконструкції ознак, виділених енкодером, у сегментаційну карту того ж розміру, що й вхідне зображення. Він поступово відновлює розмір зображення через збільшення розміру (наприклад, транспоновану згортку), поєднуючи ознаки з енкодера, щоб зберегти детальну інформацію.
- Прямі з'єднання:
Ключовою особливістю U-Net є використання прямих з'єднань, які безпосередньо з'єднують карти ознак певних шарів в енкодері з відповідними шарами в декодері. Це допомагає підтримувати просторову інформацію, тим самим покращуючи точність сегментації.
Застосування U-Net
- Медична сегментація зображень: Наприклад, сегментація органів або пухлин у зображеннях КТ або МРТ.
- Аналіз супутникових зображень: Наприклад, класифікація використання землі.
- Автономне водіння: Ідентифікація доріг, автомобілів та пішоходів.
Резюме
- U-Net є потужною моделлю сегментації зображень, яка ефективно виділяє та реконструює ознаки зображень завдяки своїй унікальній U-подібній структурі та прямим з'єднанням, що робить її широко застосовною в завданнях, що вимагають точного сегментування.
- U-Net є архітектурою згорткових нейронних мереж (CNN).
- У багатьох реалізаціях моделей дифузії U-Net використовується як мережа для зменшення шуму. У зворотному процесі моделей дифузії, який є фазою зменшення шуму, U-Net ефективно навчається відновлювати чіткі зображення з шумних зображень.
Моделі дифузії
Моделі дифузії – це генеративні моделі, які в основному використовуються для генерування зображень, аудіо та інших даних. Їх принцип роботи можна розділити на дві основні фази: прямий дифузійний процес та зворотний дифузійний процес.
- Прямий дифузійний процес: Цей процес подібний до поступового додавання шуму до зображення. Уявіть, що у вас є чітке зображення, наприклад, кота. Ми поступово додаємо шум до цього зображення, поки воно не стане абсолютно розмитим і випадковим. Після кількох додаткових шумів, оригінальне зображення майже не впізнається, залишаючи лише купу випадкового шуму.
Приклад: Ви можете уявити, що берете чітке фото кота і безперервно розпорошуєте на нього чорнило. Після кількох розпилень чорнила ви врешті-решт бачите тільки розмиту чорну пляму.
- Зворотний дифузійний процес: Цей процес включає відновлення оригінального зображення з шуму. Модель навчається поетапно видаляти шум, щоб відновити чітке зображення. Цей процес здійснюється шляхом навчання моделі, щоб навчитися зменшувати шум на кожному кроці.
Приклад: Уявіть, що у вас є стакан молока з доданим шоколадним порошком. Після перемішування молоко стає абсолютно змішаним, і неможливо побачити його оригінальний стан. Зворотний процес – це як поступово розділити молоко і шоколад до тих пір, поки вони не стануть чіткими знову, повертаючись до свого оригінального стану.
Практичні застосування моделей дифузії
- Генерація зображень: Використання моделей дифузії для створення нових зображень, таких як генерація живописів в художньому стилі або синтез нових зображень персонажів. Наприклад, модель може згенерувати обличчя людини, яка не існує, або створити нові пейзажі.
- Відновлення зображень: Моделі дифузії можуть бути використані для ремонту пошкоджених або відсутніх частин зображень. Наприклад, якщо у вас є стара фотографія з вицвілими ділянками, модель дифузії може допомогти заповнити ці прогалини, відновлюючи більш повний вигляд.
- Генерація зображень з тексту: Деякі моделі дифузії можуть генерувати зображення на основі текстових описів. Наприклад, якщо ви введете «собака, яка грає на пляжі», модель згенерує зображення, що відповідає цьому опису.
Резюме
Основна ідея моделей дифузії полягає в генерації високоякісних даних шляхом поступового додавання шуму та зменшення шуму. Вони продемонстрували зростаючу ефективність у генерації зображень, відновленні та інших творчих застосуваннях. Завдяки цьому методу ми можемо створювати багато зображень і творів мистецтва, які раніше були незбагненними.
Моделі Clip
Модель CLIP використовується для перетворення тексту в формат (тобто, векторні представлення), який може зрозуміти U-Net, що дозволяє U-Net генерувати відповідні зображення на основі введених текстових запитів.
VAE
U-Net часто використовується разом із варіаційними автокодувальниками (VAE), які відповідають за перетворення зображень в латентному просторі в візуальний піксельний простір для остаточного відображення згенерованих зображень.
Ресурси