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Stable Diffusion UNET 模型資源
| 模型名稱 | 鏈接 | 說明 |
|---|---|---|
| CompVis/stable-diffusion-v1-4 UNet | 下載鏈接 | Stable Diffusion v1.4 的UNET 模型 |
| stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 UNet | 下載鏈接 | Stable Diffusion XL 1.0 的UNET 模型 |
| SD-Turbo UNET | 下載鏈接 | SD-Turbo 的UNET 模型，用於快速推理 |
| SD XL Turbo UNET | 下載鏈接 | SD XL Turbo 的UNET 模型，用於大規模快速推理 |
UNET 架構及其變體
1. 標準UNET
論文: UNet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
簡介: UNET 是一種用於圖像分割的捲積神經網絡架構。它由一個收縮路徑（編碼器）和一個擴展路徑（解碼器）組成，形似字母“U”。 UNET 最初是為生物醫學圖像分割而設計的，但現在已廣泛應用於各種圖像處理任務。
2. UNet++ (UNet Extended)
論文: UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
簡介: UNet++ 是UNET 的改進版本，引入了嵌套和密集跳躍連接。這種設計旨在減少語義差距，提高分割精度，特別是在醫學圖像分割領域表現出色。
3. Attention UNet
論文: Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas
簡介: Attention UNet 在標準UNET 的基礎上引入了注意力機制。這使得模型能夠在生成輸出時更好地關注圖像的相關部分，提高了分割的準確性，尤其是在處理複雜或小目標時。
4. Residual UNet
簡介: Residual UNet 結合了UNET 架構和殘差連接。殘差連接有助於解決深度網絡中的梯度消失問題，使得訓練更深的網絡成為可能，從而提高模型的性能和表達能力。
UNET 及其變體在圖像分割、生成和處理任務中發揮著重要作用。在Stable Diffusion 等圖像生成模型中，UNET 被用作核心組件之一，負責從噪聲中逐步生成高質量圖像。了解這些架構有助於我們更好地理解和應用這些強大的深度學習工具。