공간정보와 인터넷지도

SDXL은 SD1.5에 비해 훨씬 뛰어난 이미지를 생성하는 모델입니다. 많은 경우 LoRA 등을 사용하지 않고 base 모델만으로도 충분히 괜찮은 이미지를 생성해주죠. 다만, 아직도 여러가지 확장은 안정적이지 않고 아직도 지원되지 않는 것들도 많습니다. 그 중 하나가 ControlNet이었습니다. ControlNet을 사용하면 피사체의 구도, 특히 인물의 자세를 원래의 이미지와 동일하게 복사할 수 있어서 무척 유용한 확장입니다. 거의 모든 확장 중에서 거의 최고의 확장이라고 할 수 있습니다. ControlNet에 대한 좀더 자세한 사항은 이 글(1)과 이 글(2)을 읽어보시기 바랍니다. 사실 ControlNet에 관한 사항은 위의 글 두개에 모두 담았기 때문에 이 글에서는 반복할 필요가 없으니, 반복되는..

SDXL base 모델을 사용해서 여러 예술가들의 스타일을 테스트해보신 분이 있어 소개시켜 드립니다. 여기에 들어가보시면 직접 보실 수 있는데, 총 4387명의 스타일을 정리했다고 합니다. 아래가 대문입니다. 여기에서 예술가 이름을 입력해서 검색할 수도 있고, 아래쪽에 나열된 스타일을 클릭해서 예술가를 찾아갈 수도 있습니다. 예를 들어 "Gogh"로 검색하면 아래와 같이 고흐 스타일의 이미지를 볼 수 있습니다. 또 naturalism 을 선택하면 아래와 같이 4분의 예술가 스타일이 나열됩니다. 이처럼 미리 분류된 tag를 사용해 예술가 스타일을 찾을 수 있습니다. 아래로 내리면 아래와 같이 여러가지 여기에서 아티스트 스타일과 이름을 볼 수 있습니다. 특정한 스타일이 없을 경우, 쭉 훝어보면서 원하는 스타..

스테이블 디퓨전 SDXL 1.0은 기존의 SD 1.5, SD 2.1 을 대체하는 새로운 모델입니다. 예전 모델에 비해 모델의 크기도 커지고, 다양한 방법으로 학습되어 훨씬 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다. 특히 SD 1.5의 경우에는 LoRA가 없이 생성한 이미지는 대부분 여러가지 오류를 포함하거나 미적으로 부족한 경우가 많았는데, SDXL은 base 모델만 사용해도 상당히 쓸만한 이미지가 생성된다는 점에서 매우 매력적입니다. 현재로서는 SD 1.5를 기반으로 LoRA, ControlNet 등 확장 모델이 많이 있고 많은 사람들이 사용하고 있어서 SD1.5가 SDXL보다 널리 사용되고 있지만, 앞으로는 SDXL이 이를 대체할 수 있을 것으로 생각됩니다. 이 글은 SDXL의 기본(base) 모..

SDXL은 최신 Stable Diffusion 기술입니다. SD 1.5/2.1에 비해 생성되는 이미지의 품질이 매우 높아졌습니다. SDXL은 언어모델이 다르기 때문에 스테이블 디퓨전 v1에서 사용되는 프롬프트와는 약간 다릅니다. 이 글에서는 여러가지 스타일의 SDXL 프롬프트와, 그 결과로 생성된 이미지를 보여드립니다. 이를 기본으로 해서 여러가지 테스트를 해보시거나, 필요하신 새로운 프롬프트를 개발하실 수 있을 것입니다. 소프트웨어 설치 SDXL은 Stable Diffusion을 설치한 후 여기에 SDXL 모델을 탑재하여 사용하는 방법과, Stable Diffusion를 개발한 Stability AI에서 제공한 테스트 사이트인 Clipdrop에서 사용하는 방법이 있습니다. 물론 검색해 보시면 여기에서 ..

스테이블 디퓨전을 개발한 Stability AI에서 어제, 2023년 7월 26일 SDXL 1.0을 정식으로 공개했습니다. 현재 널리 사용중인 스테이블 디퓨전 v1.5, 2.1 또는 SDXL beta/0.9 버전에 비해 향상된 버전입니다. 이 글에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다. SDXL 모델이 무엇인가 v1과 SDXL로 생성된 이미지 비교 AUTOMATIC1111에서 SDXL 을 실행하는 방법 SDXL 용 AUTOMATIC1111 확장 결론적으로 이야기해서 SDXL 모델로 생성한 이미지가 SD1.5 기본모델을 세부 조정한 모델들로 생성한 이미지보다 (적어도 제 눈에는) 품질이 많이 좋습니다. 특히 글씨를 쓰고자 할때에는 SD1.5로는 불가능하고요. 그래서 제 생각엔 SDXL이 SD 1.5 버전을 급격..

스테이블 디퓨전의 후속모델인 SDXL 이 공개되었습니다. 베타버전에 이어 0.9 버전이 공개되었으며, 조만간 정식으로 공개될 예정으로 있습니다. 이 글은 0.9에서 어떤 부분을 개선했는지에 대한 stability.ai 사의 개발진이 작성한 논문입니다. 이 논문은 SDXL의 기술적인 측면을 다루고 있기 때문에 사용법만 알고싶은 분들은 그냥 읽지 않으셔도 무방합니다. 그냥 SDXL이 스테이블 디퓨전 1.5/2.1 보다 매우 성능이 뛰어나다고만 아시면 충분합니다. SDXL은 스테이블 디퓨전 1.5 및 2.1에 비해 매우 높은 수준의 이미지를 생성할 수 있습니다. 스테이블 디퓨전 1.5에서는 프롬프트외에도 LoRA나 ControlNet과 같은 보조적인 기법을 동원하고, 잘못된 이미지는 인페인트로 수정하는 등 여..

한달전, 스테이블 디퓨전을 개발해서 오픈 소스로 공개한 stability.ai에서 그 후속 모델인 SDXL 을 공개했습니다. 현재 사용가능한 버전은 0.9이며, 7월 중순에 1.0을 공개할 예정이라고 합니다(오늘 18일이니 약속시간이 좀 지난듯) 자세한 내용은 보도자료 글을 읽어보시면 됩니다. 스테이블 디퓨전 UNET의 매개변수는 8억 6천만개 정도인데, SDXL 0.9는 매개변수가 100억개 정도로 늘어나서 더 세밀하고 구도가 뛰어난 이미지를 생성할 수 있다고 합니다. 기본 생성 이미지의 해상도도 1024x1024로 커졌고요. 그래서... 이걸 사용해보고 싶기는 하지만, 현재는 AUTOMATIC1111에서 기본으로 지원하지 않고 확장으로 겨우겨우 시험해 볼 수 있는 상태에서 테스트가 만만하지는 않습니다..

한달전, Stable Diffusion을 개발한 stability.ai에서 Stable Diffusion의 후속 모델인 SDXL (Stable Diffusion XL) 베타 버전에 이어 0.9 버전을 발표했습니다. 얼마 후에는(원래 발표에 따르면 7월 중순이니까 이미 발표되었어야 하지만) 1.0이 정식 공개될 예정으로 있고요. 제가 아직 전체적으로 돌아보지는 못했지만, 아래와 같이 여러가지 도구들을 따로따로 분리해서 사용할 수 있어, 일반인들이 사용하기는 편리해질 듯 싶습니다. https://clipdrop.co/stable-diffusion 에 들어가면 직접 테스트 가능합니다. 또한 사용하는 파라미터 수가 대폭 늘어나서 훨씬 디테일이 살아있고 구도가 안정적인 이미지가 생성된다고 하네요. 아래는 위 사이..