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
- 论文: UNet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (opens in a new tab)
- 简介: UNET 是一种用于图像分割的卷积神经网络架构。它由一个收缩路径（编码器）和一个扩展路径（解码器）组成，形似字母 "U"。UNET 最初是为生物医学图像分割而设计的，但现在已广泛应用于各种图像处理任务。
2. UNet++ (UNet Extended)
- 论文: UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation (opens in a new tab)
- 简介: UNet++ 是 UNET 的改进版本，引入了嵌套和密集跳跃连接。这种设计旨在减少语义差距，提高分割精度，特别是在医学图像分割领域表现出色。
3. Attention UNet
- 论文: Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas (opens in a new tab)
- 简介: Attention UNet 在标准 UNET 的基础上引入了注意力机制。这使得模型能够在生成输出时更好地关注图像的相关部分，提高了分割的准确性，尤其是在处理复杂或小目标时。
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。