HamoniKR 7.0
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Stable-diffusion

이미지 생성 및 변형을 위한 머신러닝
HamoniKR 7.0 KumKang 버전에는 AI 시대에 흐름에 동참하기 위해 인공 지능을 활용하여 사용자가 제공한 텍스트 설명에 기반한 이미지를 자유롭게 생성할 수 있는 Stable Diffusion 애플리케이션을 제공합니다.

Stable Diffusion이란.

이 Stable Diffusion 모델은 Deep Learning의 분야 중 하나인 Generative Adversarial Network (GAN) 또는 변형된 버전을 사용하여 작동합니다. "Diffusion"이라는 용어는 이 모델이 이미지를 생성하는 방법에 관련이 있으며, 데이터의 확산과 재구성 과정을 통해 이미지를 창출합니다.
이 기술은 다양한 응용 분야에 사용될 수 있으며, 예술 창작부터 제품 디자인, 게임 개발, 영화 제작에 이르기까지 다양한 분야에서 창의적인 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.
Stable Diffusion은 특히 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
  1. 1.
    텍스트로부터 이미지 생성: 사용자가 입력한 텍스트 설명에 기반하여 이미지를 생성합니다.
  2. 2.
    사용자 정의 가능성: 생성하고자 하는 이미지의 스타일, 콘텐츠, 색상 등을 사용자가 정의할 수 있습니다.
  3. 3.
    고품질 결과물: 모델은 고해상도의 세밀한 이미지를 생성할 수 있습니다.
  4. 4.
    다양한 변형: 기존 이미지에 스타일을 적용하거나, 이미지의 일부를 수정하는 등의 작업이 가능합니다.

Stable-Diffusion 설치하기.

먼저 자신이 사용하고잇는 그래픽 드라이버를 확인해야합니다.
Albert (alt + space) > "하드웨어 정보" 애플리케이션으로 확인하는 방법.
터미널 명령어로 확인하는 방법.
$ lshw -C display
자신이 사용하는 그래픽 종류를 확인하신 후 자신의 그래픽에 맞는 패키지를 설치합니다.
# Stable-diffusion은 Python 3.10이 설치 되어 있어야 합니다.
# 만약 Python 3.10버전이 설치 안되어 있다면 설치후 진행해주세요.
$ sudo apt install -y python3.10 python3.10-venv
# 그래픽 카드 AMD 사용자인경우
$ sudo apt-get install stable-diffusion-webui-amd
# 그래픽 카드 Intel 사용자인 경우
$ stable-diffusion-webui-intel
# 그래픽 카드 Nvidia 사용자인 경우
$ stable-diffusion-webui-nvidia

Stable-diffusion 실행하기

  1. 1.
    Albert (alt + space) 또는 프로그램 메뉴에서 "스테이블 디퓨전 Web UI" 실행합니다.
  1. 2.
    먼저 터미널 창이 실행되면서 Stable-diffusion 실행을 위한 환경 설정 및 설치가 진행됩니다.
  1. 3.
    진행이 완료되면 웹 브라우저가 실행되면서 Stable-diffusion을 사용하실 수 있습니다.

Stable-Diffusion 사용하기.

텍스트로부터 이미지를 생성.

Stable-diffusion 웹 페이지에서 "txt2img"를 선택하고 "prompt"창에 원하시는 이미지를 텍스트로 적고 "Generate" 버튼을 클릭하면 원하시는 이미지가 생성됩니다.
Stable-diffusion (스테이블 디퓨전) 인터페이스
  1. 1.
    Stable Diffusion checkpoint : 스테이블 디퓨전 학습 모델을 선택할 수 있습니다.
    • 스테이블 디퓨전 모델 추가하는 방법 ( url 추가. )
  2. 2.
    Prompt : 만들고 싶은 이미지의 내용을 입력.
  3. 3.
    Negative prompt : 제외하고자 하는 내용을 입력.
  4. 4.
    Sampling Method :
    1. 1.
      이미지에서 노이즈를 제거하는 과정을 의미
    2. 2.
      스테이블 디퓨전이 이미지를 그릴 때 사용할 샘플링 타입을 선택하는 것.
  5. 5.
    Sampling Steps: 수치를 높게 설정할 수록 노이즈를 추정하고 제거하는 단계가 많아지므로 더 선명하고 디테일한 이미지를 생성할 수 있음.
  6. 6.
    Width : 이미지 넓이
  7. 7.
    Height: 이미지 높이
  8. 8.
    Batch count : 수치에 따라 이미지 생성.
  9. 9.
    seed : seed 수치별로 다양한 이미지를 생성.
  10. 10.
    Generate : 이미지 생성 버튼