공간정보와 인터넷지도

요즘 Stable Diffusion 커뮤니티의 핫한 주제는 Video-to-Video입니다. 그 가운데에는 AnimateDiff 가 있죠. 저도 몇번 생성해봤지만, 아직도 잘 모르는 게 많아, 천천히 알아보려는 중입니다. 이 글은 그중에서 세번째 시도로, https://github.com/guoyww/AnimateDiff/ 을 번역한 글입니다. === 이 저장소는 Yuwei Guo 등의 논문, AnimateDiff: Animate Your Personalized Text-to-Image Diffusion Models without Specific Tuning 의 공식 구현입니다. AnimateDiff는 추가적인 학습이 없이도, 거의 모든 커뮤니티 모델을 애니메이션 생성기로 바꿔주는 plug&play 모듈..

요즘 Stable Diffusion 커뮤니티의 핫한 주제는 Video-to-Video입니다. 그 가운데에는 AnimateDiff 가 있죠. 저도 몇번 생성해봤지만, 아직도 잘 모르는 게 많아, 천천히 알아보려는 중입니다. 이 글은 AnimateDiff for AUTOMATIC1111에 이어 두번째 글로 https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-AnimateDiff-Evolved 를 번역한 글입니다. 개요 모델 설정 기능 향후 추가 예정 기능 기본 사용법 및 노드 [AnimateDiff Loader ① ] Gen1 과 Gen2의 비교 Multival 노드 AnimateDiff Keyframe Context Options와 View Options [Sample Settings] ..

요즘 Stable Diffusion 커뮤니티의 핫한 주제는 Video-to-Video입니다. 그 가운데에는 AnimateDiff 가 있죠. 저도 몇번 생성해봤지만, 아직도 잘 모르는 게 많아, 천천히 알아보려는 중입니다. 이 글은 그중에서 첫 시도로, https://github.com/continue-revolution/sd-webui-animatediff 을 번역한 글입니다. === 이 확장은 AnimateDiff와 CLI(프롬프트 트래블)를 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI 와 ControlNet에 통합하는 것이 목표이다. 이 확장을 사용하면, txt2img로 이미지를 생성하는 것과 똑같은 방식으로 GIF를 생성할 수 있다. 이 확장은 AnimateDiff를 다른 방식..

ComfyUI는 다재다능한 오픈소스 이미지 생성형 AI인 스테이블 디퓨전을 위한 GUI중 하나입니다. 원래는 AUTOMATIC1111이 훨씬 더 많이 사용되었지만, 여러가지 워크플로를 쉽게 생성하고 변경할 수 있어서 사용자가 급격하게 늘어나는 중입니다. 다만, ComfyUI는 스테이블 디퓨전의 기술적인 내용과 많은 관련이 있어서 사용하기가 쉽지 않습니다. 요즘 들어 ComfyUI 에 관한 글이 더 많아졌는데, 사용법이 잘 정리된 문서가 없어서 고민하던 중이었는데, 이 투토리얼은 아주 기초적인 내용부터 고급 사용법까지 아우르는 여러가지 내용을 담고 있습니다. 처음부터 따라해보면 ComfyUI를 좀 더 확실하게 이해하실 수 있게 될 것입니다. 이 투토리얼은 Open.ai 의 ComfyUI Academy 에 ..

IP-adapter(Image Prompt adapter)는 미드저니나 DallE 3와 같이, 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 모델원래의 IP-adapterIP-adapter PlusIP-adapter Plus FaceIP-adapter SDXLIP-adapter Plus SDXLIP-adapter Plus Fa..

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 예부정적 프롬프트의 원리부정적 프롬프트가 없는 샘플링부정적 프롬프트가 있는 샘플링샘플링 공간(Sampling Space)요약간단한 예긍정적 프롬프트만 사용할 경우남자 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 때문입니다).프롬프..

무분류기 안내(CFG, Classifier Free Guidance) 척도(scale)은 스테이블 디퓨전 잡음 제거 샘플링 과정에서 프롬프트를 얼마나 잘 따를 것인지를 제어합니다. 이 값은 거의 모든 Stable Diffusion 기반의 인공지능 이미지 생성기에서 사용할 수 있습니다. 이제까지 제가 올린 글에는 CFG를 언급한 글이 매우 많은데, 이 글에서는 Stable Diffusion에서 CFG 척도가 무엇인지 좀 더 자세히 알아보겠습니다. CFG 척도가 하는 일 LCM과 turbo 모델의 CFG 척도 무분류기 안내란? 분류기 안내 무분류기 안내 무분류기 안내 척도 무분류기 안내의 학습 가장 좋은 CFG 척도는? CFG와 샘플링 단계의 관계 CFG를 납치하여 부정적 프롬프트 활성화 CFG 척도가 하는..

잡음제거 강도는 샘플링 단계에 들어가기 전, 이미지에 얼마나 많은 잡음을 추가할 것인지를 결정합니다. 특히 스테이블 디퓨전에서 image-to-image이지지 생성에서 공통적으로 사용되는 설정입니다. 잡음제거 강도는 0부터 1.0까지 설정할 수 있습니다. 0은 입력 이미지에 아무런 잡음을 추가하지 않는다는 뜻이고, 1.0은 입력된 이미지가 완전한 노이즈로 대체된다는 뜻입니다. 이러한 점에서 잡음제거 강도는 원 이미지를 보존하는 것과 완전히 새로운 이미지를 생성하는 것 사이의 균형이라고 생각하셔도 좋습니다. 결론적으로 잡음제거 강도를 높일 수록 이미지가 많이 변화하게 됩니다. AUTOMATIC1111에서 잡음제거 강도 image-to-image에서 잡음제거 강도 인페인트에서 잡음제거 강도 ComfyUI에서..

요즘은 그다지 컴퓨터 바탕 화면에 신경을 쓰지 않습니만, 한때는 고해상도 Wall paper를 구하느라 인터넷을 뒤적거렸던 기억이 나네요. 이 글에서는 여러가지 다양한 스타일의 바탕화면 이미지를 자동 생성해주는 ComfyUI 워크플로를 소개시켜 드립니다. 아래는 이 워크플로로 자동 생성한 월 페이퍼들입니다. 보시는 것처럼, 색깔/테마/계절 등이 다양하게 생성됩니다. 소프트웨어 따라하기 설정 변경 방법 Efficient 노드를 사용한 개선 버전 윈도11 바탕 화면 설정 윈도11 바탕 화면 설정 소프트웨어 이 글에서는 스테이블 디퓨전을 위한 GUI 중 하나인 ComfyUI를 사용합니다. 설치 및 기본 사용방법은 이 글을 보시면 됩니다. 조금 중복되는 부분도 있지만, 초보자 가이드도 참고하세요. 따라하기 1단..

임베딩(embedding) 혹은 텍스트 인버전(textual inversion)은 스테이블 디퓨전에서 이미지 스타일을 제어할 수 있는 또다른 방법입니다. 이 글에서는 임베딩이 무엇인지, 어디에서 받을 수 있는지, 어떻게 사용할 수 있는지 알아보겠습니다. 임베딩이란? 임베딩을 찾을 수 있는 곳 임베딩 사용 방법 유용한 임베딩 BadDream UnrealisticDream EasyNegative 추천 임베딩 wlop_style Kuvshinov 임베딩, 드림부스, 하이퍼네트워크의 차이 임베딩이란? 임베딩은 모델을 변경시키지 않고 새로운 키워드를 정의하는 방법인 텍스트 인버전의 결과입니다. 이 기법은 3~5개의 샘플 이미지 만으로 모델에 새로운 스타일이나 새로운 객체를 삽입할 수 있어서 주목을 받았습니다. 텍..