Ресурсы моделей UNET и введение

Ресурсы моделей UNET для Stable Diffusion

Архитектура UNET и её варианты

1. Классический UNET

• Статья: UNet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
• Введение: UNET — это архитектура сверточной нейронной сети для сегментации изображений. Она состоит из сжимающего пути (энкодер) и расширяющего пути (декодер), что напоминает букву “U”. Изначально UNET был разработан для биомедицинской сегментации изображений, но сейчас широко применяется в различных задачах обработки изображений.

2. UNet++ (расширенный UNET)

• Статья: UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
• Введение: UNet++ — это улучшенная версия UNET, в которой добавлены вложенные и плотные пропуски (skip connections). Такая структура помогает уменьшить смысловой разрыв и повысить точность сегментации, особенно хорошо подходит для медицинских изображений.

3. Attention UNet

• Статья: Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas
• Введение: Attention UNet добавляет механизм внимания к стандартной архитектуре UNET. Это позволяет модели лучше фокусироваться на важных участках изображения при генерации результата, что особенно полезно при работе со сложными или мелкими объектами.

4. Residual UNet

• Введение: Residual UNet сочетает архитектуру UNET с остаточными связями (residual connections). Такие связи помогают решать проблему исчезающего градиента в глубоких сетях, что позволяет обучать более глубокие модели и повышает их производительность.

UNET и его варианты играют важную роль в задачах сегментации, генерации и обработки изображений. В генеративных моделях изображений, таких как Stable Diffusion, UNET используется как один из основных компонентов, отвечающий за постепенное создание качественных изображений из шума. Понимание этих архитектур помогает лучше использовать возможности современных инструментов глубокого обучения.