08｜巧用神经网络：如何用UNet预测噪声
初识 UNet
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UNet神经网络模型在预测噪声方面的应用是本文的重点。UNet以其独特的U型全卷积结构和跳跃连接，在图像分割任务中表现出色。文章首先介绍了UNet的基本结构和常用的损失函数，重点讨论了UNet模型在预测噪声方面的应用。UNet通过最小化交叉熵损失函数来训练，以获取准确的像素级分类。此外，文章还提到了UNet与Transformer的结合，为读者提供了对预测噪声模型进行改进的思路。UNet在医学图像分割、自然图像分割、AI绘画等领域有广泛应用，为读者提供了在图像处理领域中利用神经网络进行噪声预测的基础知识和实践指导。文章通过介绍UNet模型的工作原理和应用，为读者提供了全面的技术概览。
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全部留言(5)
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徐大雷想请问一下老师，你这边的头像使用的啥模型生成的呀，还有对应的提示词是啥呀，谢谢编辑回复: Midjourney，垫图➕照片描述（越仔细越好）➕ keep the consistency of action, expression, clothing, shape and appearance of the photos, 3d character from Disney Pixar, super detail, gradient background, soft colors, fine luster, blender, soft lighting, anime, art, ip, blind box, divine, cinematic edge lighting, 8k --niji 5 --ar 3:4 --q 2 --style expressive --s 400 --niji 5 --style expressive
2023-08-08归属地：湖北2
海杰会讲下CLIP 模型吗？看网上不少范例的参数都有说用CLIP skip step 2,想知道原理。谢谢。编辑回复: 下周一第10讲就讲Clip，敬请期待。
2023-08-05归属地：新加坡
一只豆这也太绝妙了吧！“在 Stable Diffusion 中，我们将 Z_{T} 视为目标序列，得到 Q；将 prompt 描述经过 CLIP 模型得到的特征向量作为源序列，得到 K 和 V。” 语义信息就这样把注意力跨模态的映射到图片信息了……作者回复: 是的，SD模型巧妙地利用Cross-Attention完成了信息注入，从而让AI绘画模型实现言出法随。
2023-08-04归属地：广东
Ericpoon为什么说unet，或AI画画的模型学习，要用decoder输出喿声？作者回复: 你好。关于这一点，需要看第6讲扩散模型进行AI绘画的基本原理。从它的工作原理可以知道，我们需要一个神经网络来预测每一步的噪声（输入带噪声图像、预测上一步引入的噪声值），而UNet的输入输出分辨率特性决定了它很适合去逐步预测噪声。
2023-08-03归属地：福建
peter请教老师两个问题： Q1：跳跃连接，是两个对等层的数据会有关系吗？比如，右边的层会使用左边的层的数据作为输入。 Q2：有能唱歌的AI吗？作者回复: 你好。关于Q1，跳跃连接两个对等层主要是分辨率相同，便于进行特征相加或者拼接操作，右边的层并不会使用左边的层作为输入，每一层的输入都是上一层的输出。关于Q2，各种音乐软件上有不少纯AI创作的音乐（作曲、作词、演唱等），可以听听感受下。另外，这一周，Meta发布了一个音乐AI 名为AudioCraft，你也可以了解下。希望能帮助到你。
2023-08-02归属地：北京
