공간정보와 인터넷지도

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..

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..

개요 Text-to-Image Image-to-Image Image Variations 다중 이미지 Remix Image Variations 개요 여기에 포함된 예제를 사용하기 위해서는 stable_cascade_stage_c.safetensors 및 stable_cascade_stage_b.safetensors 체크포인트 파일을 다운로드 받아, ComfyUI\models\checkpoints 폴더에 넣으셔야 합니다. 스테이블 캐스케이드는 3단계 프로세스로서, 제일 먼저 스테이지 C 모델에서 저해상도 잠상(잠재 이미지}를 생성한다. 그 다음 이 잠상을 스테이지 B 디퓨전 모델을 사용하여 확대한다. 마지막으로 이렇게 확대된 잠상이 스테이지 A로 전달되어 다시 한번 확대되고 이미지 공간으로 변환된다. 참고로..

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..

얼마전에 LoRA는 필요없다 - ComfyUI IP-Adapter라는 글에서, 별도로 학습한 체크포인트나 LoRA 모델 없이 어떤 사람의 얼굴을 복제하는 방법을 알려드렸습니다. 이 글도 비슷한 내용입니다. 다만, InstantID라는 기법을 이용한 것만 다릅니다. 아래는 InstantID를 사용해 얼굴을 복제한 예입니다. 뭔가 나사가 빠진 듯 하네요. 다른 예를 봐도 아시겠지만, 이 기법은 (적어도 제가 테스트해 본 바로는) 복제한 얼굴이 닮은 정도를 비율로 따지면 10~20% 정도가 아닐까... 싶은 정도입니다. InstantID 란 InstantID 대신 사용할 수 있는 것 AUTOMATIC1111 사전 준비 콘트롤넷(ControlNet) 확장 설치 InstantID 모델 설치 AUTOMATIC111..

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..