PASSION-BLOG

Giải thích về các tên của ComfyUI

Unet

U-Net là một mô hình học sâu chủ yếu được sử dụng cho các tác vụ phân đoạn hình ảnh. Nó ban đầu được đề xuất trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y tế nhưng hiện nay đã được áp dụng rộng rãi cho nhiều tác vụ xử lý hình ảnh khác nhau.

  • Cấu trúc hình chữ U: Tên gọi U-Net xuất phát từ kiến trúc hình chữ U của mạng. Nó bao gồm một bộ mã hóa (phần giảm kích thước) và một bộ giải mã (phần tăng kích thước).
  • Bộ mã hóa: Vai trò của bộ mã hóa là từ từ trích xuất các đặc trưng từ hình ảnh. Nó giảm kích thước của hình ảnh từng bước thông qua một loạt các lớp tích chập và lớp gộp trong khi tăng độ sâu của các đặc trưng (tức là số lượng bản đồ đặc trưng). Quá trình này giúp mô hình nắm bắt các đặc trưng cấp cao của hình ảnh.
  • Bộ giải mã: Chức năng của bộ giải mã là khôi phục các đặc trưng được trích xuất bởi bộ mã hóa lại về kích thước giống như hình ảnh đầu vào để phân đoạn. Nó dần dần khôi phục kích thước của hình ảnh thông qua tăng kích thước (ví dụ: tích chập chuyển vị) trong khi kết hợp các đặc trưng từ bộ mã hóa để giữ lại thông tin chi tiết.
  • Kết nối bỏ qua: Một đặc điểm chính của U-Net là việc sử dụng các kết nối bỏ qua, kết nối trực tiếp các bản đồ đặc trưng từ một số lớp của bộ mã hóa đến các đầu vào của các lớp tương ứng trong bộ giải mã. Điều này giúp bảo tồn thông tin không gian, từ đó cải thiện độ chính xác của phân đoạn.

Ứng dụng của U-Net

  • Phân đoạn hình ảnh y tế: Ví dụ, phân đoạn các cơ quan hoặc khối u trong hình ảnh CT hoặc MRI.
  • Phân tích hình ảnh vệ tinh: Như phân loại sử dụng đất.
  • Lái xe tự động: Nhận diện đường, phương tiện và người đi bộ.

Tóm tắt

  • U-Net là một mô hình phân đoạn hình ảnh mạnh mẽ, hiệu quả trong việc trích xuất và khôi phục các đặc trưng của hình ảnh thông qua cấu trúc hình chữ U độc đáo và các kết nối bỏ qua, được áp dụng rộng rãi trong nhiều tác vụ yêu cầu phân đoạn chính xác.
  • U-Net là một kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (CNN).
  • Trong nhiều ứng dụng của các mô hình khuếch tán, U-Net được sử dụng như một mạng khử nhiễu. Trong quá trình ngược của mô hình khuếch tán, tức là giai đoạn khử nhiễu, U-Net có thể học cách phục hồi hình ảnh rõ nét từ hình ảnh bị nhiễu.

Mô hình khuếch tán

Mô hình khuếch tán là một mô hình sinh chủ yếu được sử dụng để tạo ra hình ảnh, âm thanh và dữ liệu khác. Nguyên lý hoạt động của nó có thể được chia thành hai giai đoạn chính: khuếch tán tiến và khuếch tán ngược.

  • Quy trình khuếch tán tiến: Quy trình này giống như việc thêm nhiễu vào hình ảnh một cách dần dần. Hãy tưởng tượng bạn có một hình ảnh rõ nét, như một con mèo. Chúng ta từ từ thêm nhiễu vào hình ảnh này cho đến khi nó trở nên hoàn toàn mờ và ngẫu nhiên. Sau nhiều lần thêm nhiễu, hình ảnh gốc gần như không còn nhìn thấy, chỉ còn lại một đống nhiễu ngẫu nhiên. Ví dụ: Bạn có thể tưởng tượng việc đặt một bức ảnh rõ nét của một con mèo vào máy in và liên tục đổ mực lên đó. Sau nhiều lần đổ, tất cả những gì bạn thấy chỉ là một khối đen mờ.
  • Quy trình khuếch tán ngược: Quy trình này liên quan đến việc khôi phục hình ảnh gốc từ nhiễu. Mô hình học cách từ từ loại bỏ nhiễu để phục hồi hình ảnh rõ nét. Quy trình này được thực hiện bằng cách đào tạo mô hình học cách loại bỏ nhiễu ở mỗi bước. Ví dụ: Hãy tưởng tượng bạn có một cốc sữa với một số bột ca cao thêm vào. Sau khi khuấy, sữa trở nên hoàn toàn hòa trộn, và bạn không thể nhìn thấy hình dạng ban đầu của nó. Quy trình ngược giống như từ từ tách biệt sữa và ca cao cho đến khi chúng trở về trạng thái ban đầu.

Ứng dụng thực tiễn của mô hình khuếch tán

  • Tạo hình ảnh: Sử dụng mô hình khuếch tán để tạo ra hình ảnh mới, chẳng hạn như tạo tác phẩm nghệ thuật theo một phong cách cụ thể hoặc tổng hợp hình ảnh nhân vật mới. Ví dụ, mô hình có thể tạo ra một khuôn mặt của một người không tồn tại hoặc tạo ra các bức tranh phong cảnh mới.
  • Khôi phục hình ảnh: Mô hình khuếch tán có thể được sử dụng để sửa chữa các phần bị hỏng hoặc thiếu của một hình ảnh. Ví dụ, nếu bạn có một bức ảnh cũ với một số phần bị phai màu, một mô hình khuếch tán có thể giúp lấp đầy những khoảng trống đó, phục hồi nó về trạng thái hoàn chỉnh hơn.
  • Tạo hình ảnh từ văn bản: Một số mô hình khuếch tán có thể tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả bằng văn bản. Ví dụ, nếu bạn nhập "một con chó chơi trên bãi biển", mô hình sẽ tạo ra một hình ảnh phù hợp với mô tả này.

Tóm tắt

Ý tưởng cơ bản của các mô hình khuếch tán là tạo ra dữ liệu chất lượng cao bằng cách từ từ thêm và loại bỏ nhiễu. Chúng đang hoạt động ngày càng tốt trong việc tạo hình ảnh, khôi phục và các ứng dụng sáng tạo khác. Thông qua phương pháp này, chúng ta có thể tạo ra nhiều hình ảnh và tác phẩm nghệ thuật mà trước đây không thể tưởng tượng được.

Mô hình CLIP

Mô hình CLIP được sử dụng để chuyển đổi văn bản thành một định dạng mà UNet có thể hiểu (tức là các nhúng), cho phép UNet tạo ra các hình ảnh tương ứng dựa trên các lời nhắc văn bản đầu vào.

VAE

UNet thường được sử dụng cùng với các bộ mã hóa biến thể (VAE), có trách nhiệm chuyển đổi hình ảnh từ không gian tiềm ẩn thành không gian pixel hình ảnh cho việc trình bày cuối cùng của các hình ảnh được tạo ra.