U-net

通过使用神经网络对潜在空间进行放大，而无需使用VAE进行解码和编码。此方法比传统的VAE解码和编码快很多，并且质量损失很小。插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readme-ov-file潜在表示（latent representation）是神经网络处理图像时生成的压缩版本，它包含了图像的主要特征信息。相比于直接处理高分辨率图像，处理潜在表示更快且资源消耗更少。1.生成潜在表示：图像被模型压缩成潜在表示。生成一个低分辨率的图像2.放大潜在表示：利用神经网络对潜在表示进行放大。3.生成高分辨率图像：将放大的潜在图像反馈到稳定扩散U-Net中，进行低噪声扩散处理，从而修复成高分辨率图像。此节点旨在用于一种工作流程中，其中初始图像以较低分辨率生成，潜在图像被放大，然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散u-net中进行低噪声扩散处理（高分辨率修复）。U-Net是一种特别的神经网络结构，通常用于图像处理，尤其是图像分割。它的工作方式可以简单理解为：1.编码部分：逐步缩小图像，从中提取重要特征（类似于提取图片的精华）。2.解码部分：逐步放大图像，把提取的特征重新组合成高分辨率的图像。3.跳跃连接：在缩小和放大的过程中，保留一些细节信息，使最终生成的图像更清晰。这种结构使得U-Net能够在放大图像的同时，保持细节和准确性。

U-Net模型：ComfyUI的底层依赖Stable Diffusion，而去噪过程是由U-Net网络来完成的。U-Net是一种编码器-解码器结构，能够处理多尺度的特征表示。在ComfyUI中，去噪的每个步骤通过模型推理模块实现，这个模块会调用训练好的U-Net模型，逐步将噪声图像还原成有意义的图像。Cross Attention（交叉注意力）：交叉注意力机制在Stable Diffusion中尤为重要，它允许模型在生成过程中融入文本提示、图像、语义信息等条件。在ComfyUI中，这部分通过“文本提示”和“条件输入”节点实现。ComfyUI的可视化界面允许你调整和修改这些交叉注意力机制中的参数，例如文本提示的权重，这直接影响生成图像的内容。Skip Connection（跳跃连接）：跳跃连接是U-Net的核心部分，能够在不同尺度之间共享特征。这在ComfyUI的节点网络中表示为中间过程数据的流转。例如，你可以在不同的推理步骤中查看中间生成结果，并通过跳跃连接调整特定尺度上的生成效果。Switch（切换器）：在图中，切换器代表在去噪过程中的不同阶段对特征流的控制。在ComfyUI中，你可以通过修改模型的参数节点或自定义网络结构节点，对不同阶段的噪声去除策略进行微调。

Rocky再从AI绘画应用视角解释一下SD中U-Net的原理与作用。其实大家在使用Stable Diffusion WebUI时，点击Generate按钮后，页面右下角图片生成框中展示的从噪声到图片的生成过程，其中就是U-Net在不断的为大家去除噪声的过程。到这里大家应该都能比较清楚的理解U-Net的作用了。【2】Stable Diffusion中U-Net模型的完整结构图（全网最详细）好了，我们再回到AIGC算法工程师视角。Stable Diffusion中的U-Net，在传统深度学习时代的Encoder-Decoder结构的基础上，增加了ResNetBlock（包含Time Embedding）模块，Spatial Transformer（SelfAttention+CrossAttention+FeedForward）模块以及CrossAttnDownBlock，CrossAttnUpBlock和CrossAttnMidBlock模块。那么各个模块都有什么作用呢？不着急，咱们先看看SD U-Net的整体架构（AIGC算法工程师面试核心考点）。下图是Rocky梳理的Stable Diffusion U-Net的完整结构图，大家可以感受一下其魅力，看着这个完整结构图学习Stable Diffusion U-Net部分，相信大家脑海中的思路也会更加清晰：Stable Diffusion U-Net完整结构图上图中包含Stable Diffusion U-Net的十四个基本模块：