공간정보와 인터넷지도

SDXL이 출시가 된지 이제 겨우 6개월이 된 듯하고, 1 주일 전에 Stable Cascade가 발표되었는데, 이제 스테이블 디퓨전 다음 버전이 공개되기 직전이라는 소식입니다. 이번 버전은 특히 프롬프트를 잘 이해하고, 이미지 품질이 높아지며, 아래처럼 글을 작성하는 능력이 아주 높아진다고 합니다. 또한 모델 크기가 다양하게 제공된다고 하니, 아마도 다양한 플랫폼에 적용시킬 수 있을 것으로 생각되네요. 스테이블 디퓨전의 팬으로써 또 어느 정도의 성능을 보여줄지 정말 많이 기대가 되네요. 아래는 https://stability.ai/news/stable-diffusion-3 를 그대로 번역한 내용입니다. 참고하세요~ 다중 주제 이미지 프롬프트가 가능하고, 이미지 품질, 철자 기능이 크게 향상된 Text-..

스테이블 캐스케이드(Stable Cascade)가 출시된지 불과 10일정도뿐이 안되었는데, 벌써 ComfyUI에서는 정식으로 지원하기 시작했습니다. 이것만 봐도 ComfyUI가 얼마나 유연한지, 왜 요즘 사용자가 급격하게 늘고 있는지 아실 것 같습니다(AUTOMATIC1111은 언제쯤 정식으로 지원이 될까... 궁금해지네요) 참고: 이 글보다는 스테이블 캐스케이드 ComfyUI 예제 사이트 를 읽어보시길 권합니다. 이 글에 포함된 워크플로는 약간의 오류가 있고 사용하기도 조금 복잡하기 때문입니다. 아직까지 스테이블 캐스케이드를 최대한 잘 활용할 수 있는 워크플로가 모두 개발된 것은 아닙니다. ControlNet이나 LoRA도 지원된다고는 하는데 아직 제대로된 워크플로는 못찾았고요. 이 글에서는 Comfy..

10일 전쯤 스테이블 디퓨전을 개발한 Stability.ai 사가 새로운 이미지 생성 인공지능 모델인 스테이블 캐스케이드(Stable Cascade)를 공개했습니다. 불과 얼마전에 SDXL을 공개해서 1024x1024 해상도의 고품질 이미지를 생성할 수 있게되었다고 놀라워했고, 아직 완전히 정착되지도 않은 듯 싶은데 새로운 모델이 공개된 것입니다. 이번에 공개된 모델은 잠재 공간을 더욱 압축시킴으로써, 학습 및 추론 속도가 매우 빨라지면서도 생성되는 이미지의 품질은 매우 높고, 게다가 프롬프트를 이해하고 따르는 능력이 향상되었다고 합니다. 아래는 보도자료에 포함된 주요 요점이고, 목차 아래쪽은 Stability Github 페이지에 있는 내용입니다. 아주 기대되면서도 또 새로 배워야 할 것이 늘어나서 즐..

요즘 Stable Diffusion 커뮤니티의 핫한 주제는 Video-to-Video입니다. 그 가운데에는 AnimateDiff 가 있죠. 저도 몇번 생성해봤지만, 아직도 잘 모르는 게 많아, 천천히 알아보려는 중입니다. 이 글은 그중에서 세번째 시도로, https://github.com/guoyww/AnimateDiff/ 을 번역한 글입니다. === 이 저장소는 Yuwei Guo 등의 논문, AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning 의 공식 구현입니다. AnimateDiff는 추가적인 학습이 없이도, 거의 모든 커뮤니티 모델을 애니메이션 생성기로 바꿔주는 plug&play 모듈..

요즘 Stable Diffusion 커뮤니티의 핫한 주제는 Video-to-Video입니다. 그 가운데에는 AnimateDiff 가 있죠. 저도 몇번 생성해봤지만, 아직도 잘 모르는 게 많아, 천천히 알아보려는 중입니다. 이 글은 AnimateDiff for AUTOMATIC1111에 이어 두번째 글로 https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved 를 번역한 글입니다. 개요 모델 설정 기능 향후 추가 예정 기능 기본 사용법 및 노드 [AnimateDiff Loader ① ] Gen1 과 Gen2의 비교 Multival 노드 AnimateDiff Keyframe Context Options와 View Options [Sample Settings] ..

요즘 Stable Diffusion 커뮤니티의 핫한 주제는 Video-to-Video입니다. 그 가운데에는 AnimateDiff 가 있죠. 저도 몇번 생성해봤지만, 아직도 잘 모르는 게 많아, 천천히 알아보려는 중입니다. 이 글은 그중에서 첫 시도로, https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff 을 번역한 글입니다. === 이 확장은 AnimateDiff와 CLI(프롬프트 트래블)를 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 와 ControlNet에 통합하는 것이 목표이다. 이 확장을 사용하면, txt2img로 이미지를 생성하는 것과 똑같은 방식으로 GIF를 생성할 수 있다. 이 확장은 AnimateDiff를 다른 방식..

ComfyUI는 다재다능한 오픈소스 이미지 생성형 AI인 스테이블 디퓨전을 위한 GUI중 하나입니다. 원래는 AUTOMATIC1111이 훨씬 더 많이 사용되었지만, 여러가지 워크플로를 쉽게 생성하고 변경할 수 있어서 사용자가 급격하게 늘어나는 중입니다. 다만, ComfyUI는 스테이블 디퓨전의 기술적인 내용과 많은 관련이 있어서 사용하기가 쉽지 않습니다. 요즘 들어 ComfyUI 에 관한 글이 더 많아졌는데, 사용법이 잘 정리된 문서가 없어서 고민하던 중이었는데, 이 투토리얼은 아주 기초적인 내용부터 고급 사용법까지 아우르는 여러가지 내용을 담고 있습니다. 처음부터 따라해보면 ComfyUI를 좀 더 확실하게 이해하실 수 있게 될 것입니다. 이 투토리얼은 Open.ai 의 ComfyUI Academy 에 ..

스테이블 디퓨전에서 어떤 특정한 인물의 얼굴을 넣으려면 LoRA를 학습시키거나 또는 dreambooth 를 사용해 checkpoint모델을 학습 시켜야 합니다.하지만, 새로운 모델을 학습시키는 것은 매우 시간이 걸리는 일입니다. 그런데, 이렇게 학습시킬 필요 없이 어떤 얼굴을 즉시 삽입할 수 있다면 어떨까요? 이 ComfyUI 워크플로는 입력 이미지로부터 어떤 인물의 얼굴을 복사합니다. 마치 맞춤형 LoRA나 체크포인트 모델처럼 사용할 수 있지만, 학습 시킬 필요는 없는 겁니다. 심지어는 매우 빠르고 편리합니다. 소프트웨어 따라하기 다른 인물 사용 실험 김태리 조인성 송혜교 테스트 결과 요약 소프트웨어 이 글에서는 스테이블 디퓨전용 GUI중에서도 빠르면서도 유연하여 사용자 저변을 급속히 확대하고 있는 C..

IP-adapter(Image Prompt adapter)는 이미지를 프롬프트로 사용할 수 있는 스테이블 디퓨전 애드온입니다. IP-adapter를 사용하면 참조 이미지로부터 스타일, 구도, 얼굴을 복사할 수 있습니다. 이 글에서는 IP-adapter의 여러가지 모델(Plus, Face ID, Face ID v2, Face ID portrait 등)과 이들 IP Adapter를 AUTOMATIC1111과 ComfyUI에서 사용하는 방법을 알아봅니다. 아래는 목차입니다. IP-adapter 모델 원래의 IP-adapter IP-adapter Plus IP-adapter Plus Face IP-adapter SDXL IP-adapter Plus SDXL IP-adapter Plus Face SDXL IP-a..

스테이블 디퓨전을 사용해 인공지능 이미지를 생성할 때, 부정적 프롬프트를 사용하면 원하는 이미지를 얻을 확률을 높여줍니다. 사실은 부정적 프롬프트만으로도 이미지를 생성할 수 있습니다. 참고: 이 글은 부정적 프롬프트의 두가지 종류 중 하나입니다. 다른 하나는 부정적 이미지 프롬프트를 읽어보시기 바랍니다. 간단한 예 부정적 프롬프트의 원리 부정적 프롬프트가 없는 샘플링 부정적 프롬프트가 있는 샘플링 샘플링 공간(Sampling Space) 요약 간단한 예 긍정적 프롬프트만 사용할 경우 남자 이미지를 몇장 생성해 보겠습니다. 여기에서는 Stable Diffusion v1.5 모델을 사용합니다(사실 SDXL 쪽이 이미지 품질이 더 좋지만, 좀 성능이 떨어지는 모델로 생성해야 이 글의 목적을 달성할 수 있기 때..