공간정보와 인터넷지도

Hyper-SD와 Hyper-SDXL은 1~8 단계만에 고품질의 이미지를 생성할 수 있다고 주장하는 농축형(distilled) 스테이블 디퓨전 모델입니다. 이글에서 다루는 내용은 다음과 같습니다.하이퍼 스테이블 디퓨전 모델의 작동원리LCM, Turbo, Lightning 등 다른 패스트 모델과의 차이AUTOMATIC1111 및 ComfyUI에서 사용하는 방법최적 이미지 설정다음은 목차입니다.소프트웨어하이퍼 스테이블 디퓨전 모델이란?ComfyUI에서 하이퍼 SDXL 사용방법하이퍼 SDXL 이미지 비교소프트웨어논문저자가 공개한  하이퍼-SD UNet과 LoRA모델을 사용하려면, ComfyUI를 사용할 필요가 있습니다. 다만, LoRA 모델은 어떠한 체크포인트 모델과도 호환됩니다.하이퍼-SD 방법론으로 학습된..

AUTOMATIC1111과 ComfyUI에는 Euler, Heun, DDIM 등등 여러가지 샘플링 방법이 존재합니다. 이 글에서는 샘플러가 무엇인지, 작동 원리, 그리고 어떤 차이점이 있는지, 어떤 걸 사용하는 게 좋은지 등을 다룹니다.샘플링이란?샘플러(Sampler) 개요샘플러 평가이미지 수렴속도품질샘플링이란?이미지를 생성하기 위해서는 , 스테이블 디퓨전은 먼저 잠재 공간(latent space)에 완전히 무작위(random) 이미지를 생성합니다. 잡음 예측기(noise predictor)는 이미지로부터 잡음을 예측하고, 원래의 잡음 이미지에서 그 만큼의 예측된 잡음을 제거해줍니다.이 프로세스를 여러번 반복하면 최종적으로 깨끗한 이미지를 얻을 수 있습니다.이와 같은 잡음 제거(denoising) 프로세..

단계 정렬(AYS, Align Your Steps)는 Nvidia 팀에서 역 디퓨전 공식을 보다 정확하게 풀기위하여 제안한 것으로, 샘플링 프로세스를 변경한 것입니다. 논문에 따르면 AYS를 사용하면 10단계만으로도 고품질의 이미지를 생성할 수 있다고 합니다.단계 정렬이란?ComfyUI에서 단계 정렬을 사용하는 방법단계 정렬(Align Your Steps) 리뷰결론단계 정렬이란?단계정렬(Align Your Steps 는 새로운 모델이 아니라, 기존 샘플링 프로세스에 변화를 준 것입니다. 좀 더 정확하게 말씀드리자면 잡음 스케줄(noise schedule)을 변경시킨 것입니다. 따라서 단계 정렬은 어떤 모델과도 함께 사용할 수 있습니다.단계 정렬을 이해하려면 먼저 샘플링 프로세스를 이해해야 합니다. 여기에..

스테이블 디퓨전 3(Stable Diffusion 3)는스테이블 디퓨전 모델 중에서 가장 최신의 가장 대형 모델입니다. Stability AI의 발표에 따르면, 자신의 기존 모델(스테이블 캐스케이드 및 SDXL)보다 텍스트 생성 능력과 프롬프트를 이해하고 따르는 능력이 훨씬 뛰어나다고 합니다.이 글에서는 Stable Diffusion 3와, 스테이블 캐스케이드, SDXL을 비교합니다. 비교할 대상은 아래와 같습니다.이 글의 목차는 아래와 같습니다.스테이블 디퓨전 3 사용방법텍스트 렌더링프롬프트 이해 및 따르기자세 제어물체의 구도손 렌더링얼굴 렌더링스타일결론스테이블 디퓨전 3 사용방법스테이블 디퓨전 3는 자신의 컴퓨터에 설치해서 사용하는 방법은 불가능하며, 개발자 API 를 통해서만 사용할 수 있습니다. ..

배경이 투명한 이미지는 디자인 작업에 유용합니다. 동일한 이미지를 여러가지 배경에 반복적으로 사용할 수 있기 때문입니다. 이 글에서는 layer Diffusion 모델을 사용하여 Stable Diffusion v1.5 및 SDXL 모델 용 투명 이미지를 생성하는 방법을 소개합니다. 소프트웨어 SD Forge로 투명 배경 이미지 제작 최신 버전 업데이트 Layer Diffusion 확장 설치 SD v1.5 투명 배경 이미지 생성 SDXL 투명 배경 이미지 생성 참고 사항 기타 스타일 ComfyUI ComfyUI로 투명 배경 이미지 제작 SD 1.5용 투명 배경 이미지 Layer Diffusion의 원리 소프트웨어 이 글에서는 SD Forge와 ComfyUI 웹 GUI를 사용합니다. SD Forge는 AUT..

소프트 인페인트(Soft inpainting)를 사용하면 원래의 이미지에 인페인트되는 내용을 이음매 없이 연결해 줍니다. 즉, 잡음 제거 강도(denoising strength)를 높게 유지하면서도 복잡한 장면에서 경계가 뚜렷하게 나타나는 현상을 막을 수 있습니다. 아래는 소프트 인페인트의 예입니다. 배경 일반 인페인트 소프트 인페인 소프트웨어 간단한 예제 일반 인페인트 소프트 인페인트 소프트 인페인트의 작동원리 소프트 인페인트 설정 소프트웨어 이 글에서는 스테이블 디퓨전 모델의 웹 GUI 중에서 가장 대중적이고 널리 사용되고 있는 AUTOMATIC1111을 사용합니다. 설치 방법은 이 글은 보시고, 메뉴를 비롯한 기초적인 내용은 AUTOMATIC1111 가이드를 읽어보세요. 간단한 예제 배경 생성 먼저..

스테이블 디퓨전에서 이미지를 생성하면 손 형태가 잘못되거나 손가락이 4개 혹은 6개 등 이상해 지는 경우가 적지 않게 발생합니다. 이 글에서는 이러한 결함이 발생한 손 이미지를 수정하는 방법을 다룹니다. 소프트웨어 간단한 인페인트 업스케일(Upscaling) SDXL 모델의 경우 Hand Refiner 소프트웨어 이 글에서는 스테이블 디퓨전용 웹 GUI 중에서 가장 널리 사용되고 있는 AUTOMATIC1111을 사용합니다. AUTOMATIC1111은 Mac 이나 Google Colab에서도 사용할 수 있지만, 제 블로그에서는 윈도11에서 사용하는 방법만 다루고 있습니다. 스테이블 디퓨전에 대해 좀 더 알고 싶으시면 기본적인 이론이나 초보자 가이드를 참고하세요. 간단한 인페인트 생성한 이미지중 일부가 잘못..

Text-to-Image(txt2img)는 인공지능 모델을 사용해서 입력된 텍스트(여러개의 단어)를 이미지로 생성해주는 것을 말합니다. txt2img AI 모델은 여러가지가 존재합니다. Text-to-image 모델의 작동 원리 Text-to-image 사용 방법 스테이블 디퓨전 txt2img 기본 설정 txt2img 모델 학습방법 Text-to-Image 모델의 종류 DALL-E Imagen 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 미드저니(Midjourney) Text-to-image 모델의 작동 원리 txt2img 모델은 자연어 문장을 입력받아, 그 문장에 맞는 이미지를 생성해주는 신경망(neural network)입니다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)및 기타 인공지능 모델..

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 3가 발표되고, 이 모델에 대한 상세한 내용을 담은 연구논문이 공개되었습니다. 이 모델은 아직 사용할 수 없지만, 미리 시험하기 원하신다면 대기자명단에 등록하실 수 있습니다. 스테이블 디퓨전 3 모델이란? 스테이블 디퓨전 3 모델의 장점 텍스트 생성 능력 향상 프롬프트 이해도 향상 속도와 배포 안전 스테이블 디퓨전 3의 새로운 기능 잡음 예측기 샘플링 텍스트 인코더 더 나은 캡션 스테이블 디퓨전 3 모델이란? 스테이블 디퓨전은 Stabiltity AI에서 공개한 최신의 텍스트-이미지(text-to-image) AI 모델입니다. 그런데, 기존의 v1 모델이나 SDXL 모델과는 달리, 8억개 에서 80억개의 매개변수를 가지는 여러 모델의 집합입니다. 즉, 가장..

이 글에 있는 워크플로를 사용하면 아래와 같은 3D 카툰 캐릭터를 생성할 수 있습니다. 소프트웨어 따라하기 소프트웨어 AUTOMATIC1111 이 글에 있는 워크플로는 가장 널리 사용되고 있는 스테이블 디퓨전용 웹 GUI인 AUTOMATIC1111을 사용합니다. AUTOMATIC1111의 설치 방법은 이 글을 보시고, 초보자 가이드도 참고하세요. 체크포인트 모델 이 글에서는 SDXL 의 미세조정 모델중 하나인 Samaritan 3D character 모델을 사용합니다. 모델을 다운로드 받은 후, stable-diffusion-webui\models\Stable-Diffusion 폴더에 넣어줍니다. 참고로 이 폴더 속에 하위 폴더를 설치해서 넣어도 됩니다. 저의 경우에는 SDXL 용 모델은 별도로 XL 이..