通过扩展UNet优化稳定扩散的生成质量
talkingdev • 2023-09-22
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稳定扩散是一种复杂的技术，其可大幅度提高生成质量，而无需进行额外的训练。这是通过巧妙地调整权重和在UNet中扩大残差来实现的。具体的代码将在不久后公布。UNet是一种广泛应用于图像分割的深度学习框架，其独特的 'U' 形结构使其在处理图像信息时保持了较高的上下文感知能力，能够在细节和全局信息之间找到一个好的平衡。通过扩展UNet，我们可以进一步提升稳定扩散在生成质量上的表现，为深度学习的研究和应用带来更多可能性。