이미지 생성형 AI 44

단계 정렬(Align Your Steps) 사용방법

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: SDXL 및 스테이블 캐스케이드와 비교

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. ..

ComfyUI로 스테이블 디퓨전 3 API 사용하기

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

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..

스테이블 디퓨전 3 - 상세 기능

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..

아날로그 카메라 사진 생성하기 - ComfyUI

AI 이미지는 어딘가 인위적인 느낌이 많이들고, 사실적인 느낌이 떨어지기 마련입니다. 이 글에서는 이미지에 입자(grain) 효과와 비네팅(vignett) 효과를 추가하여 사실적인 이미지를 만드는 워크플로를 소개합니다. 소프트웨어 따라하기 변형 방법 간략한 워크플로 설명 소프트웨어 ComfyUI 이 글에서는 노드 기반의 스테이블 디퓨전용 GUI인 ComfyUI를 사용합니다. ComfyUI는 AUTOMATIC1111보다 속도가 빠르고 유연하기 때문에 요즘 사용자가 급증하는 추세입니다. ComfyUI의 설치방법 및 기본적인 사용방법은 이 글을, 투토리얼은 이 글을 읽어보시기 바랍니다. 따라하기 1 단계 : ComfyUI 워크플로 불러오기 아래 그림이나 json 파일을 다운로드 받은 후, ComfyUI 화면에..

SD Forge 설치방법

Stable Diffusion Forge WebUI (SD Forge)는 스테이블 디퓨전용 웹 UI 중 하나로서, VRAM이 적은 GPU에서도 빠르게 이미지가 생성되는 등 여러가지 장점이 있습니다.이 글은 Stable Diffusion용 고급 GUI인 SD Forge를 설치하는 방법을 설명합니다. SD Forge란?SD Forge의 장점SD Forge 설치방법(Windows)AUTOMATIC1111 과 모델 공유SD Forge란?SD Forge는 AUTOMATIC1111으로부터 파생된 웹 UI로 사용법은 비슷하지만, 콘트롤넷 등의 필수 확장을 내장하였고, 속도가 빠른 것이 특징입니다. 사용법은 AUTOMATIC1111 사용법 과 거의 비슷하니 참고하세요.SD Forge의 장점빠른 이미지 생성개발팀에 따르..

Stable Diffusion 3

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-..

ComfyUI에서 스테이블 캐스케이드 사용법

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..

스테이블 캐스케이드(Stable Cascade)

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..