공간정보와 인터넷지도

After Detailer(adetailer)는 인페인트를 자동화시켜주는 스테이블 디퓨전 AUTOMATIC1111 확장입니다. 이 확장을 사용하면 얼굴이 일그러지는 것 같은 일반적인 문제를 빠르게 수정할 수 있습니다. After Detailer 확장 설치 After Detailer 확장을 설치하는 방법은 아래와 같습니다. 1. Extension 페이지로 들어가서 "Install from URL" 탭으로 들어간 뒤, 아래의 내용을 [URL]에 입력합니다. https://github.com/Bing-su/adetailer 2. Install 버튼을 누르고 잠시 기다립니다. 설치가 완료되면 아래와 같이 Installed 탭으로 들어가 adetailer가 추가되었는지 확인하고 [Apply and restart ..

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..

며칠전에 DreamBooth 에 대한 소개 글을 올렸습니다. 간단히 요약하면, 나만의 피사체(우리 가족이나 우리집 멍뭉이, 내가 좋아하는 피규어, 내가 이번에 산 책등)의 사진을 4-5장 정도만 학습시켜 인공지능 이미지 생성에 사용할 수 있다는 내용입니다. 이미지 생성형 인공지능으로 자기 자신이던 누구던 아무나 끼워넣을 수 있고, 어떤 배경으로도 이미지를 생성할 수 있다는 겁니다. 그러고 보면 Dream(꿈) Booth(칸막이 공간), 즉 꿈의 사진관이라고 할까요... 드림부스를 설치하고 사용하는 방법에 대한 글 그리고 영상이 여기저기 올라와 있습니다만, 저도 나름대로 정리해보고자 합니다. 그런데.... 원래는 AUTOMATIC1111 에 Dreambooth 확장을 붙여서 학습하는 방법을 생각했었습니다...

Stable Diffusion이 느리다고 생각되나요? 속도를 올릴 수 있는 옵션이 여러가지 있습니다. 이 글에서는 Stable Diffusion 실행 속도를 올릴 수 있는 다음과 같은 방법에 대해 설명합니다. 교차 인지(cross-attention) 최적화 토큰 병합(token merging) 부정적 가이드(negative guidance) 최소 시그마(minimum sigma) 이 글의 목차는 아래와 같습니다. 소프트웨어 교차인지 최적화 옵션 메모리 관리 옵션 토큰 병합(Token merging) Negative guidance minimum sigma 스피드 및 메모리 사용량 벤치마크 테스트 소프트웨어 이 글에서는 Stable Diffusion의 GUI중의 하나인 AUTOMATIC1111을 사용합니다..

(이 글은 ControlNet 1.1의 변경 내용을 포함하여 많은 내용을 수정하여 재발행한 글입니다) ControlNet이란 인물이나 배경 등의 배치, 형상, 자세 등을 잡아내어, 이를 바탕으로 이미지를 생성해주는 Stable Diffusion 모델의 일부입니다. 이 글에서는 지난 글에 이어 ControlNet에 대한 좀더 자세한 정보를 알아보겠습니다. 이 글의 목차는 다음과 같습니다. ControlNet 모델 요약 ControlNet 모델의 종류 전처리기(Preprocessor)와 모델 개요 Canny 모델 Depth 모델 ControlNet Inpainting IP-Adapter IP2P LineArt MLSD Normal Map OpenPose Reference Scribble Segmentatio..

콘트롤넷(ControlNet)은 구도와 피사체의 자세를 복제할 수 있는 신경망입니다. 콘트롤넷에 관한 자세한 이론은 Lvmin Zhang 등이 저술한 Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models를 참고하시기 바랍니다. 스테이블 디퓨전을 조금이라도 써보신 분은 아시겠지만, 생성되는 이미지가 원하는 자세를 갖도록 하는 것은 거의 불가능합니다. 자세 뿐만 아니라 배경이나 인물까지도 모두 무작위로 생성되기 때문입니다. 해결 방법은 그저 이미지를 많이 생성하는 것 뿐이었습니다. ControlNet을 사용하면 이런 문제를 어느 정도 해결할 수 있습니다. ControlNet을 사용하면 파사체를 어디에 둘지, 어떤 모습을 가지게 할지 등을 정확하게 제어할..

이 글은 스테이블 디퓨전 초보자 가이드 중 세번째 글입니다. Part 1 : 생초보 가이드 Part 2 : 프롬프트 작성법 Part 3 : 인페인트 Part 4 : 모델에 관한 모든 것 모델이 정말 좋고, 프롬프트도 잘 만들었다고 해도, 한번에 완벽한 이미지를 얻기는 쉽지 않습니다. 이럴때 인페인트(Inpainting)기법을 사용하면 작은 결점은 쉽게 고칠 수 있습니다. 이 글에서는 몇가지 예를 들며 인페인트를 사용해 결함을 수정하는 방법을 설명합니다. 참고 : 최근에 작성한 인페인트 완벽 가이드 글도 읽어보세요~ 기본적인 인페인트 설정 원본 이미지는 다음과 같은 프롬프트를 사용한 것입니다. 모델: DreamShaper 프롬프트: [emma watson: amber heard: 0.5], (long ha..

요약 이 글은 스테이블 디퓨전에서 AI 이미지 작품을 생성하기 위한 좋은 프롬프트 작성법을 다룹니다. 좋은 이미지를 생성하기 위해 프롬프트에 피사체, 이미지 종류, 스타일, 예술가, 웹사이트, 해상도, 색상, 조명, 추가적인 세부사항 등을 포함하는 것이 좋습니다. 또한, 프롬프트 작성에는 자세하고 구체적인 설명, 괄호를 사용하여 가중치를 조절하는 등의 팁을 활용할 수 있습니다. 이러한 디테이블 디퓨전의 프롬프트 관련 문법/제한 등을 설명합니다. 이 글은 스테이이블 초보자 가이드중 네번째 글입니다. Part 1 : 생초보 가이드 Part 2 : 프롬프트 작성법 Part 3 : 인페인트 Part 4 : 모델에 관한 모든 것 참고: 이 글을 읽고 실제 프롬프트를 작성할 때에는 chatGPT로 프롬프트를 만드는..

요약 ChatGPT는 프롬프트를 사용하여 원하는 이미지를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ChatGPT에 대한 간단한 소개 후, ChatGPT를 사용하여 프롬프트를 생성하는 방법을 예시로 소개합니다. 특히 영어에 약한 동양인으로서, ChatGPT로 프롬프트 작성법은 필수적이라고 생각합니다. 다만, 이 글을 읽어보기에 앞서, 프롬프트에 들어가면 좋은 키워드 등의 일반적인 프롬프트 작성법에 관한 글 읽어 보시면 이 글을 이해하는데 도움이 될 수 있습니다. 개요 스테이블 디퓨전을 사용해서 원하는 이미지를 생성하려면, 고 품질의 프롬프트가 필수입니다. 하지만, 영어가 딸리는 동양인으로서 고품질 프롬프트를 만드는 것은 쉽지 않습니다. 저도 대부분 civitai.com 등 인공지능 이미지 공유사이트에 올려진 ..

이 글은 Stable Diffusion 또는 다른 이미지 생성형 AI에 대해 거의 아무것도 알지 못하는 초보자를 위한 안내서입니다. (예전에 써둔 글을 새로운 내용을 추가하고 일부 수정하였습니다) 저도 그림은 하나도 그릴 줄 모르지만, 위와 같은 그림도 쉽게 생성할 수 있습니다(이 그림은 DALL-E 3에서 생성하고 스테이블 디퓨전으로 아웃페인트한 결과입니다). 이 글은 스테이블 디퓨전 초보자 가이드 중 첫번째 글입니다. Part 1 : 생초보 가이드 Part 2 : 프롬프트 작성법 Part 3 : 인페인트 Part 4 : 모델에 관한 모든 것 아래는 이 글에 포함된 내용입니다. 이미지 생성형 인공지능의 종류 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이란? Stable Diffusion 사용방법은..