AI绘画中UNet用于预测噪声
介绍
在AI绘画领域中,UNet是一种常见的神经网络架构,广泛用于图像相关的任务,尤其是在图像分割领域中表现突出。UNet最初是为了解决医学图像分割问题而设计的,但其应用已经扩展到了多种图像处理任务。
特点
-
对称结构:UNet的结构呈现为“U”形,分为收缩路径(下采样)和扩展路径(上采样)两部分,因此得名UNet。这种结构有助于网络在保持上下文信息的同时捕获精细的细节。
-
跳跃连接(Skip Connections):UNet通过在下采样和上采样路径之间建立跳跃连接,能够在网络的深层保留高分辨率特征。这对于精确地定位和分割图像中的对象至关重要。
-
灵活性:尽管最初是为医学图像设计的,UNet的结构被证明对于各种图像分割任务都非常有效,包括但不限于卫星图像分析、地理信息系统(GIS)应用等。
架构
这张图片展示了UNet架构的典型布局。UNet由两部分组成:收缩路径(下采样)和扩展路径(上采样),中间通过跳跃连接相连。
-
收缩路径:由蓝色箭头表示,它通过连续的卷积层(conv 3x3)和ReLU激活函数处理输入图像,然后应用最大池化(max pool 2x2,红色箭头向下)来降低分辨率并增加特征图的深度。
-
扩展路径:由绿色箭头表示,它通过上采样卷积(up-conv 2x2)将特征图分辨率增加,并通过跳跃连接(灰色箭头),将收缩路径中相应尺寸的特征图与上采样后的特征图合并。合并后,再次应用卷积层(conv 3x3)和ReLU激活函数。
-
跳跃连接:它们是图中的灰色箭头,将收缩路径的特征图直接传输到扩展路径的相应层,这有助于在上采样时恢复图像的细节。
-
输出:最后,一个1x1的卷积层(conv 1x1,蓝色箭头指向输出)将深层特征图转换为所需的输出分割图(在这里是输出分割地图)。
整个UNet架构是一个对称结构,它允许网络在分割任务中同时学习图像的局部特征(通过下采样)和全局上下文(通过上采样和跳跃连接)。这种结构使得UNet在医学图像分割和其他需要精确定位的图像处理任务中非常有效。
数学公式
在数学层面上,UNet的操作可以通过卷积(Conv)和池化(Pool)运算来表达,但详细的数学表达会涉及到卷积运算的具体公式,激活函数的选择等,这些通常在具体的研究论文或技术文档中详细描述。
为了简化,可以认为每一步的操作是一个函数 ( f ),它接受一个输入 ( x ) 并产生一个输出 ( y ),如 ( y = f(x) )。在UNet中,这些函数会是卷积、激活、池化或上采样操作。
代码实现
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass DoubleConv(nn.Module):"""(卷积 => [BN] => ReLU) * 2"""def __init__(self, in_channels, out_channels, mid_channels=None):super().__init__()if not mid_channels:mid_channels = out_channelsself.double_conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(mid_channels),nn.ReLU(inplace=True),nn.Conv2d(mid_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU(inplace=True))def forward(self, x):return self.double_conv(x)class UNet(nn.Module):def __init__(self, n_channels, n_classes):super(UNet, self).__init__()self.n_channels = n_channelsself.n_classes = n_classes# UNet的下采样部分self.inc = DoubleConv(n_channels, 64)self.down1 = DoubleConv(64, 128)self.down2 = DoubleConv(128, 256)self.down3 = DoubleConv(256, 512)self.down4 = DoubleConv(512, 1024)# UNet的上采样部分self.up1 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, kernel_size=2, stride=2)self.conv1 = DoubleConv(1024, 512)self.up2 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=2, stride=2)self.conv2 = DoubleConv(512, 256)self.up3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=2, stride=2)self.conv3 = DoubleConv(256, 128)self.up4 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=2, stride=2)self.conv4 = DoubleConv(128, 64)# 最后一层卷积,将特征图转换为输出类别self.outc = nn.Conv2d(64, n_classes, kernel_size=1)def forward(self, x):# 向前传播,按顺序应用下采样和上采样x1 = self.inc(x)x2 = self.down1(x1)x3 = self.down2(x2)x4 = self.down3(x3)x5 = self.down4(x4)x = self.up1(x5)x = torch.cat([x, x4], dim=1)x = self.conv1(x)x = self.up2(x)x = torch.cat([x, x3], dim=1)x = self.conv2(x)x = self.up3(x)x = torch.cat([x, x2], dim=1)x = self.conv3(x)x = self.up4(x)x = torch.cat([x, x1], dim=1)x = self.conv4(x)logits = self.outc(x)return logits# 实例化模型,输入通道数为1,输出类别数为2
model = UNet(n_channels=1, n_classes=2)# 创建一个假的输入数据,其形状为(batch_size, channels, height, width)
input = torch.randn(1, 1, 572, 572)# 得到模型输出
output = model(input)
print(output.shape) # 打印输出张量的形状
在这个实现中,我们定义了一个DoubleConv模块来执行两次卷积操作,每次卷积后都会执行批量归一化(BatchNorm)和ReLU激活函数。在UNet模型中,我们首先定义了下采样(编码器)和上采样(解码器)的步骤。在上采样步骤中,我们使用转置卷积进行特征图的扩大,并使用torch.cat函数来实现跳跃连接,将编码器的特征与解码器的特征结合起。
AI绘画中UNet 与扩散模型结合
UNet架构与扩散模型的结合是在人工智能绘画和图像生成领域的一个相对较新的研究方向。扩散模型,特别是深度学习中的生成扩散模型,已经被证明在生成高质量的图像方面表现出色。它们通过逐步添加噪声到数据中,然后学习如何逆转这个过程来生成数据。
结合UNet与扩散模型通常涉及以下步骤:
-
特征提取:使用UNet的下采样路径来提取输入图像的特征。这些特征捕获了图像的重要信息和上下文。
-
特征扩散:将这些特征传递给扩散模型,扩散模型将通过添加和学习逆转噪声的过程来扩散特征。
-
特征重建:使用UNet的上采样路径和跳跃连接来重建和细化特征,这一步骤通常会生成更加精细和清晰的图像。
-
图像生成:最后,使用1x1卷积或其他类型的映射来将重建的特征转换为最终的图像输出。
在这种结合中,UNet通常用于其强大的特征提取和重建能力,而扩散模型用于生成过程中的细节增强和变化模拟。这种结合可以用于创造性绘画、图像修复、风格迁移等任务,其中不仅需要精确的图像内容,还需要高质量的图像纹理和细节。这种方法的一个例子是将扩散模型用于生成纹理,然后通过UNet进行细化,以实现更高质量的图像输出。
UNet 应用
UNet架构最初是为医学图像分割而设计的,但由于其高效的特征学习和上下文整合能力,它已经被广泛应用于多种不同的图像处理任务。下面列出了一些UNet的主要应用领域:
-
医学图像分割:
- 细胞计数。
- 器官定位。
- 肿瘤检测。
- 病变分割。
-
卫星图像处理:
- 地物分类。
- 道路提取。
- 土地覆盖变化检测。
- 建筑物检测。
-
自然图像分割:
- 物体轮廓提取。
- 图像背景去除。
- 交互式图像编辑。
-
农业:
- 植物病害检测。
- 作物分析。
- 农田监测。
-
自动驾驶汽车:
- 道路和行人检测。
- 车辆周边环境的理解。
- 交通标志识别。
-
工业应用:
- 缺陷检测。
- 产品质量评估。
- 自动化检视系统。
-
视频处理:
- 运动分析。
- 物体追踪。
- 视频分割。
-
艺术创作:
- 风格迁移。
- 图像合成。
- 动漫角色生成。
UNet的这些应用通常依赖于其能力来理解图像中的复杂结构,并且能够在分割任务中保留重要的细节信息。它的成功部分归因于其独特的架构,该架构通过跳跃连接将低级别的细节特征与高级别的上下文特征相结合,从而在图像的不同分辨率级别上实现了准确的分割。
相关文章:

AI绘画中UNet用于预测噪声
介绍 在AI绘画领域中,UNet是一种常见的神经网络架构,广泛用于图像相关的任务,尤其是在图像分割领域中表现突出。UNet最初是为了解决医学图像分割问题而设计的,但其应用已经扩展到了多种图像处理任务。 特点 对称结构:…...

解决 Hbuilder打包 Apk pad 无法横屏 以及 H5 直接打包 成Apk
解决 Hbuilder打包 Apk pad 无法横屏 前言云打包配置 前言 利用VUE 写了一套H5 想着 做一个APP壳 然后把 H5 直接嵌进去 客户要求 在pad 端 能够操作 然后页面风格 也需要pad 横屏展示 云打包 配置 下面是manifest.json 配置文件 {"platforms": ["iPad"…...

云原生之深入解析如何在K8S环境中使用Prometheus来监控CoreDNS指标
一、什么是 Kubernetes CoreDNS? CoreDNS 是 Kubernetes 环境的DNS add-on 组件,它是在控制平面节点中运行的组件之一,使其正常运行和响应是 Kubernetes 集群正常运行的关键。DNS 是每个体系结构中最敏感和最重要的服务之一。应用程序、微服…...
Unity3D UDP传输大文件怎么提高速度详解
前言 Unity3D是一款强大的游戏开发引擎,但是在处理大文件传输时,往往会遇到速度较慢的问题。本文将详细介绍如何通过使用UDP协议来提高大文件传输的速度,并给出相应的技术详解和代码实现。 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...

数据结构——栈和队列的应用
1.栈在括号匹配中的应用 算法的思想如下; 1)初始设置一个空栈,顺序读入括号。 2)若是右括号,则或使置于栈顶的最急迫期待得以消解,或是不合法的情况(括号序列不 匹配,退出程序)。 3)若是左括号,则作为一个新的更急迫…...
第7章 排序
前言 在这一章,我们讨论数组元素的排序问题。为简单起见,假设在我们的例子中数组只包含整数,虽然更复杂的结构显然也是可能的。对于本章的大部分内容,我们还假设整个排序工作能够在主存中完成,因此,元素的个…...

AR眼镜光学方案_AR眼镜整机硬件定制
增强现实(Augmented Reality,AR)技术通过将计算机生成的虚拟物体或其他信息叠加到真实世界中,实现对现实的增强。AR眼镜作为实现AR技术的重要设备,具备虚实结合、实时交互的特点。为了实现透视效果,AR眼镜需要同时显示真实的外部世…...

Linux shell编程学习笔记36:read命令
*更新日志 *2023-12-18 1.根据[美] 威廉肖特斯 (Willian shotts)所著《Linux命令行大全(第2版)》 更新了-e、-i、-r选项的说明 2.更新了 2.8 的实例,增加了gif动图 3.补充了-i的应用实例 2.1…...
Python表达式
表达式 本章将解释 Python 中组成表达式的各种元素的的含义。 语法注释: 在本章和后续章节中,会使用扩展 BNF 标注来描述语法而不是词法分析。 当(某种替代的)语法规则具有如下形式 name :: othername并且没有给出语义,则这种…...

风速预测(六)基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型
目录 前言 1 风速数据EMD分解与可视化 1.1 导入数据 1.2 EMD分解 2 数据集制作与预处理 2.1 先划分数据集,按照8:2划分训练集和测试集 2.2 设置滑动窗口大小为96,制作数据集 3 基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型预测 3.1 数据加载&a…...

【Stm32-F407】全速DAP仿真器下载程序
文章内容如下: 1) 全速DAP仿真器简介2) 全速DAP仿真器下载程序流程 1) 全速DAP仿真器简介 1)全速DAP仿真器简介 DAP全称 Data Acquisition Processor,是一种用于数据采集和实时控制的设备。本文使用的全速DAP仿真器遵循ARM公司的CMSIS-DAP标准ÿ…...
ArcGIS Pro SDK导出的几何XML和Json
本博主会持续更新关于ArcGIS Pro SDK的相关内容,请读者关注一下 圆 XML <PolygonN xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xs"http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:typens"http://www.esri.com/schemas/…...

随笔记录-springboot_LoggingApplicationListener+LogbackLoggingSystem
环境:springboot-2.3.1 加载日志监听器初始化日志框架 SpringApplication#prepareEnvironment SpringApplicationRunListeners#environmentPrepared EventPublishingRunListener#environmentPrepared SimpleApplicationEventMulticaster#multicastEvent(Applicati…...

超级计算机与天气预报:精准预测的科技革命
超级计算机与天气预报:精准预测的科技革命 一、引言 随着科技的飞速发展,超级计算机已经成为现代社会不可或缺的一部分。它们在科研、工业、军事等领域发挥着重要作用,其中天气预报是一个颇具代表性的应用领域。本文将探讨超级计算机在天气…...
【uniapp小程序-分享】
//分享到聊天onShareAppMessage() {let shareMessage {title: this.liveInfo.wx_title,path: /subPages/livePages/liveCourse/live_course_info?courseid this.courseid,imageUrl: this.liveInfo.wx_thumb};let shearMsg uni.getStorageSync(shearImg this.courseid);if (…...

思幻二次元风格的工作室个人引导页源码
思幻工作室个人引导页源码已经完成开发!该源码支持三端自适应,并且具备赞助功能。我们选择了当前点赞量最高的配色方案,打造了一个独特的二次元风格引导页。经过在美国服务器上进行的测试,效果令人满意,网页加载速度达…...

Rsync+notify文件实时同步工具
rsync ( Remote sync,远程同步) 是一个开源的快速备份工具,可以在不同主机之间镜像同步整个目录树,支持增量备份,并保持链接和权限,且采用优化的同步算法,传输前执行压缩,因此非常适用于异地备…...

小信砍柴的题解
目录 原题描述: 时间:1s 空间:256M 题目描述: 输入格式: 输出格式: 样例1输入: 题目大意: 主要思路: 注意事项: 总代码: 原题描述&#…...
华为OD机试 - 跳格子3(Java JS Python C)
题目描述 小明和朋友们一起玩跳格子游戏, 每个格子上有特定的分数 score = [1, -1, -6, 7, -17, 7], 从起点score[0]开始,每次最大的步长为k,请你返回小明跳到终点 score[n-1] 时,能得到的最大得分。 输入描述 第一行输入总的格子数量 n 第二行输入每个格子的分数 sc…...

每天五分钟计算机视觉:谷歌的Inception模块的计算成本的问题
计算成本 Inception 层还有一个问题,就是计算成本的问题,我们来看一下55 过滤器在该模块中的计算成本。 原始图片为28*28*192经过32个5*5的过滤操作,它的计算成本为: 我们输出28*28*32个数字,对于输出的每个数字来说,你都需要执行 55192 (5*5为卷积核的大小,192为通道…...
[特殊字符] 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的?
🧠 智能合约中的数据是如何在区块链中保持一致的? 为什么所有区块链节点都能得出相同结果?合约调用这么复杂,状态真能保持一致吗?本篇带你从底层视角理解“状态一致性”的真相。 一、智能合约的数据存储在哪里…...

手游刚开服就被攻击怎么办?如何防御DDoS?
开服初期是手游最脆弱的阶段,极易成为DDoS攻击的目标。一旦遭遇攻击,可能导致服务器瘫痪、玩家流失,甚至造成巨大经济损失。本文为开发者提供一套简洁有效的应急与防御方案,帮助快速应对并构建长期防护体系。 一、遭遇攻击的紧急应…...
SciencePlots——绘制论文中的图片
文章目录 安装一、风格二、1 资源 安装 # 安装最新版 pip install githttps://github.com/garrettj403/SciencePlots.git# 安装稳定版 pip install SciencePlots一、风格 简单好用的深度学习论文绘图专用工具包–Science Plot 二、 1 资源 论文绘图神器来了:一行…...

Cinnamon修改面板小工具图标
Cinnamon开始菜单-CSDN博客 设置模块都是做好的,比GNOME简单得多! 在 applet.js 里增加 const Settings imports.ui.settings;this.settings new Settings.AppletSettings(this, HTYMenusonichy, instance_id); this.settings.bind(menu-icon, menu…...

【单片机期末】单片机系统设计
主要内容:系统状态机,系统时基,系统需求分析,系统构建,系统状态流图 一、题目要求 二、绘制系统状态流图 题目:根据上述描述绘制系统状态流图,注明状态转移条件及方向。 三、利用定时器产生时…...

WordPress插件:AI多语言写作与智能配图、免费AI模型、SEO文章生成
厌倦手动写WordPress文章?AI自动生成,效率提升10倍! 支持多语言、自动配图、定时发布,让内容创作更轻松! AI内容生成 → 不想每天写文章?AI一键生成高质量内容!多语言支持 → 跨境电商必备&am…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记
思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码: https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...
深度解析:etcd 在 Milvus 向量数据库中的关键作用
目录 🚀 深度解析:etcd 在 Milvus 向量数据库中的关键作用 💡 什么是 etcd? 🧠 Milvus 架构简介 📦 etcd 在 Milvus 中的核心作用 🔧 实际工作流程示意 ⚠️ 如果 etcd 出现问题会怎样&am…...

Copilot for Xcode (iOS的 AI辅助编程)
Copilot for Xcode 简介Copilot下载与安装 体验环境要求下载最新的安装包安装登录系统权限设置 AI辅助编程生成注释代码补全简单需求代码生成辅助编程行间代码生成注释联想 代码生成 总结 简介 尝试使用了Copilot,它能根据上下文补全代码,快速生成常用…...
零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第十一期-目录遍历模块)
经过前面几期的内容我们学习了很多网络安全的知识,而这期内容就涉及到了前面的第六期-RCE模块,第七期-File inclusion模块,第八期-Unsafe Filedownload模块。 什么是"遍历"呢:对学过一些开发语言的朋友来说应该知道&…...