UNET 模型资源与介绍

UNET 模型资源与介绍

Stable Diffusion UNET 模型资源

模型名称链接说明
CompVis/stable-diffusion-v1-4 UNet下载链接 (opens in a new tab)Stable Diffusion v1.4 的 UNET 模型
stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 UNet下载链接 (opens in a new tab)Stable Diffusion XL 1.0 的 UNET 模型
SD-Turbo UNET下载链接 (opens in a new tab)SD-Turbo 的 UNET 模型,用于快速推理
SD XL Turbo UNET下载链接 (opens in a new tab)SD XL Turbo 的 UNET 模型,用于大规模快速推理

UNET 架构及其变体

1. 标准 UNET

2. UNet++ (UNet Extended)

3. Attention UNet

4. Residual UNet

  • 简介: Residual UNet 结合了 UNET 架构和残差连接。残差连接有助于解决深度网络中的梯度消失问题,使得训练更深的网络成为可能,从而提高模型的性能和表达能力。

UNET 及其变体在图像分割、生成和处理任务中发挥着重要作用。在 Stable Diffusion 等图像生成模型中,UNET 被用作核心组件之一,负责从噪声中逐步生成高质量图像。了解这些架构有助于我们更好地理解和应用这些强大的深度学习工具。