공간정보와 인터넷지도

이 글에서는 AI가 생성하는 헤어스타일의 세계를 탐험해 보겠습니다. 모델과 사진을 변형시킬 수 있는 무한한 스타일과 색상 팔래트를 제공합니다.고전적 우아함에서 최첨단 트렌드까지, 전례 없는 정밀도와 창의성으로 자신만의 이미지를 생성하는 방법을 알아보세요.가상 초상화를 실험해보고 싶다거나, 나 자신의 새로운 스타일을 상상해보고 싶은가요? 이 프롬프트를 사용하면 헤어 아트분야의 새로운 지평을 열어줄 것입니다.프롬프트를 보완하는데 사용할 수 있는 여러가지 헤어스타일과 모델의 헤어스타일을 변경시키는데 유용한 키워드를 알아본 후, 인페인트 기법을 통해 이미 존재하는 이미지에서 헤어스타일을 변경하는 방법을 알아보겠습니다.SDXL/FLUX 헤어 디자인헤어 스타일 LoRA헤어 스타일 교체하기SDXL/FLUX와 헤어 디..

스테이블 디퓨전 3.5 미디엄(Stable Diffusion 3.5 Medium)은 일반용 그래픽카드에서 돌릴 수 있는 AI 이미지 모델입니다. 파라미터의 수는 26개로서, 8억개인 SD 3.5 Large에 비해 적습니다.SD 3.5 미디엄은 메모리가 큰 GPU에서 이미지를 빨리 생성하고 싶은 경우, 혹은 메모리가 비교적 작은 PC에서 돌리고자 할 경우에 사용할 수 있습니다. Stablility AI에 따르면 256x256 부터 1440x1440 에 이르는 여러 해상도를 지원하는 최초의 스테이블 디퓨전 모델이라고 합니다. 소프트웨어SD 3.5 모델SD 3.5 미디엄 설치 방법SD 3.5 미디엄 모델 설정소프트웨어이 글에서는 스테이블 디퓨전용 GUI중에서도 제가 제일 좋아하는 ComfyUI를 사용합니다. ..

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.참고: 이 글은 IPAdapter Unified Loader FaceID 노드를 사용하도록 갱신한 워크플로입니다.소프트웨어따라하기다른 인물 사용 실험김태리조인성송혜교테스트 결과 요약소프트웨어이 글에..

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..

교란 어텐션 유도(Perturbed Attention Guide)은 샘플링 프로세스를 간단히 수정하여 스테이블 디퓨전 이미지를 향상시키는 것을 말합니다. 아래는 목차입니다.교란 어텐션 유도(PAG)이란?ComfyUI에서 PAG 사용법PAG 설정교란 어텐션 유도란?Perturbed Attention Guide(PAG)는 샘플링 프로세스를 변경하여 이미지 품질을 높이는 것입니다. 이 기법은 SD1.5와 SDXL 모델에 적용할 수 있습니다.좀 더 자세한 사항은 안동훈 님외의 Self-Rectifying Diffusion Sampling with Perturbed-Attention Guide를 참고하세요.U-Net에서의 어텐션(Attention)스테이블 디퓨전 SD1.5 및 SDXL 모델은 U-Net이라는 심층..

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. ..

Stable Diffusion 3는 Stability AI의 최신 txt2img(텍스트-이미지) 변환 모델입니다. 스테이블 캐스케이드(Stable Cascade) 및 스테이블 디퓨전 XL(SDXL)과 같은 이전 모델보다 텍스트를 생성하는 성능 및 프롬프트를 이해하고 따르는 능력이 훨씬 뛰어납니다.이 모델은 현재 많은 관심을 받고 있지만, API를 이용해서만 사용할 수 있습니다.이 글에서는 ComfyUI에서 Stable Diffusion3를 사용할 수 있는 방법을 알려드리겠습니다.따라하기1단계: ComfyUI 매니저 설치2단계: SAI API 노드 설치3단계: API 키 정의 4단계: 워크플로 불러오기샘플 이미지따라하기스테이블 디퓨전 개발사인 Stablility AI에서는 스테이블 디퓨전 3 API를 지원..

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..