Ressources et Introduction aux Modèles UNET
Ressources des Modèles UNET pour Stable Diffusion
| Nom du Modèle | Lien | Description |
|---|---|---|
| CompVis/stable-diffusion-v1-4 UNet | Lien de Téléchargement | Modèle UNET pour Stable Diffusion v1.4 |
| stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 UNet | Lien de Téléchargement | Modèle UNET pour Stable Diffusion XL 1.0 |
| SD-Turbo UNET | Lien de Téléchargement | Modèle UNET pour SD-Turbo, utilisé pour une inférence rapide |
| SD XL Turbo UNET | Lien de Téléchargement | Modèle UNET pour SD XL Turbo, utilisé pour une inférence rapide à grande échelle |
Architecture UNET et ses Variantes
1. UNET Standard
- Article: UNet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
- Introduction: UNET est une architecture de réseau neuronal convolutionnel pour la segmentation d’images. Elle se compose d’un chemin contractant (encodeur) et d’un chemin expansif (décodeur), ressemblant à la lettre “U”. UNET a été initialement conçu pour la segmentation d’images biomédicales mais est maintenant largement utilisé dans diverses tâches de traitement d’images.
2. UNet++ (UNet Étendu)
- Article: UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
- Introduction: UNet++ est une version améliorée de UNET, introduisant des connexions de saut imbriquées et denses. Ce design vise à réduire les écarts sémantiques et à améliorer la précision de la segmentation, excellant particulièrement dans la segmentation d’images médicales.
3. Attention UNet
- Article: Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas
- Introduction: Attention UNet introduit un mécanisme d’attention au UNET standard. Cela permet au modèle de mieux se concentrer sur les parties pertinentes de l’image lors de la génération de la sortie, améliorant la précision de la segmentation, surtout lorsqu’il s’agit de cibles complexes ou petites.
4. Residual UNet
- Introduction: Residual UNet combine l’architecture UNET avec des connexions résiduelles. Les connexions résiduelles aident à résoudre le problème de gradient évanescent dans les réseaux profonds, rendant possible l’entraînement de réseaux plus profonds et améliorant ainsi la performance et l’expressivité du modèle.
UNET et ses variantes jouent des rôles importants dans les tâches de segmentation, de génération et de traitement d’images. Dans les modèles de génération d’images comme Stable Diffusion, UNET est utilisé comme l’un des composants principaux, responsable de la génération progressive d’images de haute qualité à partir de bruit. Comprendre ces architectures nous aide à mieux appréhender et appliquer ces puissants outils d’apprentissage profond.