https://letmegooglethat.com/?q=%EC%95%84%EC%B9%B4%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%B8%8C+%ED%95%B4%EB%8B%B9%EA%B5%AD%EA%B0%80

Stable diffusion은 stability ai 사에서 만들고 오픈소스로 공개한 이미지 생성 모델임. 

이 모델을 기반으로 WebUI라는 툴에서 이미지를 만듬.

WebUI는 Stability.ai 사에서 만든 Ai 모델을 이용한 이미지 생성 "도구" 임. 

주로 automatic1111 이란 사람이 만든 버전을 많이 씀. 이 사람이 챈에서 자동좌라고 부르는 사람임.

즉, 자동좌가 만든 WebUI는 SD(Stable-diffustion)모델을 실행시키기 위한 도구임.

(참고 : https://arca.live/b/aiart/65333316)

맨 위에 Apply Settings 라고 써있는 존나 큰 버튼 눌러서 적용시켜야 함. 나도 이거 버튼이 너무 커서 처음엔 못 찾음.

나온 오류 메시지가 뭔지 정확히 확인한뒤

오류 해결책 모음 으로 가서 먼저 검색해봐라.

모델은 그림을 그리는 주체임.

쉽게 말해서 모델을 바꾸면 그림체가 바뀐다고 보면 됨. 

WebUI에서 모델을 갈아끼우며 이미지를 생성할 수 있음.

그리고 이 대부분의 모델들은 huggingface나 civitai라는 웹사이트에서 구할 수 있음. (주소는 정보글 모음 참조.)

챈에서 이야기하는 어비스오렌지믹스(abyssorangemix,AOM3), 파스텔믹스(pastelmix,파믹), 애니띵(Anything), 애니메풀(NAI유출본,Anime Full Pruned), 세븐레이어(7th layer), SD1.4, WD(Waifu Diffusion,와이푸디퓨젼), F222, 8528D, 카운터페이트(Counterfeit) 등은 전부 이 모델이라는 것들임.(키워드 검색을 위해 길게 나열함)

(참고 : https://arca.live/b/aiart/65333316)

sfw = 야짤 잘 안나옴

nsfw = 순한 야짤 뽑기 쉬움

hard = 야짤 뽑기 쉬움 + 이상성욕

saftensors는 똑같이 모델 파일의 확장자인데, 해킹 위험이 더 적음. 보통 이걸로 많이 받음. 

float32(fp32), float16(fp16)은 모델 내부에 사용된 데이터의 형식을 나타냄. 쉽게 설명해서 32가 더 무겁고 성능이 좋고, 16이 더 가볍고 성능이 낮다. 하지만 32냐 16이냐에 따라 성능이 얼마나 차이가 나는지는 모델마다 다르니, 모델의 설명을 잘 읽고 고르자. 

pruned는 용량을 위해 모델 파일 내부의 학습용 데이터를 제거한 버전임. 모델을 직접 학습시킬 계획이 있는게 아니라면, 용량이 더적은 pruned를 받자.

stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 폴더 안에 모델 파일을 넣고

WebUI 화면 최상단의 Stable Diffusion checkpoint를 원하는 모델로 고르면 된다.

일단 슬라이더 바로 옆에 있는

이 새로고침 버튼을 눌러보고 다시 확인하셈

그래도 안된다면 올바른 경로 안에 제대로 넣었는지를 확인하셈

그래도 안된다면 WebUI를 껐다 켜보셈

보통 다른 모델을 찾아 변경하는 것으로 해결할 수 있다.

원하는 방향성에 어울리는 다른 모델을 찾아보자.

Q1.2.8 참고

AI 그림 채널 위키 - 모델 페이지

이쪽에서 각 모델별 대략적인 그림체를 확인해볼 수 있다.

여기서 고르고 다운받자.

하지만 직접 할 줄 알았다면 이 질문을 안했겠지??

뉴비는 아래 글에 나와있는 것 중에 고르자.

초보자를 위한 모델 고르기 가이드

vae는 그림의 전체적인 색감에 영향을 주는 파일인데

이건 취향에 따라 쓰기도 하고 안쓰기도 하니 직접 해보고 결정하면 된다

vae에 따른 결과물의 차이는 아래 글을 참고하도록 하자

https://arca.live/b/aiart/62060325

그래도 잘 모르겠으면 걍 베리믹스(= kl-f8-anime2 ) 써라

Settings->Stable Diffusion -> VAE에서 넣은 파일을 고르고 적용하고 맨 위에 설정 적용하기(apply)까지 누르면 됨 

매번 이게 귀찮으면 아래의 Q2.1.4 참조.

 일단 슬라이더 바로 옆에 있는
 

이 새로고침 버튼을 눌러보고 다시 확인하셈.

그래도 없으면 WebUI를 껐다킨뒤 다시 새로고침 버튼 눌러보셈.

또한 올바른 경로 안에 제대로 넣었는지 확인하셈

또한 위 문서 내의 civitai와 huggingface의 링크를 타라

VAE를 적용해 보자.

https://arca.live/b/aiart/68904629

이 EXIF를 보고 싶다면 Q1.4.1로.

WebUI에서, Settings->Saving images/grids->Save text information about generation parameters as chunks to png files 에 체크가 되어 있다면 네가 만드는 모든 그림에는 EXIF정보가 들어 있다.

이때 챈에 업로드하기전 EXIF 데이터 보존에 체크하고 올린다면 다른 챈럼들에게도 EXIF를 공유할 수 있다.

자세한 건 정보글 참조.

WebUI에서는 그림의 해상도를 키워 다시 그림으로써 더욱 뚜렷하고 디테일한 그림을 얻을 수 있는 과정이 있다.

T2I에서는 Hires.fix 옵션을 킴으로서 사용할 수 있다. (Hires 옵션에 대해 알아보자)

I2I에서는 Width와 Height를 키우고, Settings->Upscaling->Upscaler for img2img를 고름으로서 사용할 수 있다.

다시그리는 게 아니라 원본 그림의 해상도만 키우고 싶다면

Extras에서 독립으로 돌릴 수 있다 ( [Web UI] 제가 찾던 업스케일러 여기 있네요 + 인페인팅으로 인한 흐려짐 완화 )

이 또한 정보글 참조

하지만 주관적인 국룰 몇개만 좀 알려주면 다음과 같다.

Eular a : 전통의 샘플러, 인물을 그릴때 강하다고 알려져있다.

DPM++ SDE karras : 느리지만 가장 퀼이 좋다고 알려진 샘플러.

DPM++ 2M karras : 적은 스텝 수로 높은 완성률을 보이는 걸로 알려진 샘플러, 최근에 가장 많이 사용된다.

DDIM : 배경을 그릴때 강하다고 알려져 있는 샘플러.

각 샘플러에 대한 자세한 정보는 정보글 모음 참조.

근데 원리가 궁금해서 찾아온 건 아닐테니 실사용례를 알려주자면

1 아니면 2를 사용하면 된다. 그 이외에는 거의 사용되지 않는다.

직접 1,2를 써보며 어느쪽이 더 마음에 드는지 확인해보자

클립 스킵을 변경하면 그림에 유의미한 변화가 일어나거나, 내가 입력한 프롬프트가 더 잘 영향을 주는 경우가 있다.

가장 정확한 방법은, 사용하려는 모델의 설명글에 나와 있는대로 하거나,

모델 만든 사람의 예시이미지로부터 EXIF를 떠서 확인하는 것이다.

그것마저도 귀찮다면 그냥 2를 사용하면 된다.

기본 모델로 자주 사용되는 WD나 NAI가 클립스킵 2로 학습되었기 때문에 채널에서도 웬만해선 2를 쓰는 분위기다.

뒤의 숫자가 높을 수록 우선순1위를 가짐.

숫자 없이 괄호만 있으면 1.1이고, 괄호를 겹칠수록 1.1씩 곱해진다고 생각하면 됨.(1.1->1.21->1.331->...)

자세한건 stable diffusion webui용 문법 총정리(v0.58 반영-10/31업데이트) <- 이거 참고

Generate에 우클릭하면 Generate Forever 나옴

해당 페이지를 켜둔 상태라면 계속해서 생성함

로컬(local) -> 니 컴퓨터로 프로그램 돌리는거.

코랩 (colab) -> 구글 클라우드 컴퓨팅 서비스로 프로그램 돌리는거. 할당량 있어서 너무 많이 쓰면 다시 저절로 채워질때까지 기다려야 함.

자신이 내장그래픽이다 = 코랩

외장그래픽이긴한데 GTX3000번대 이상이 아니다 = 코랩

외장그래픽이긴한데 암드/인텔이다 = 코랩

GTX3000번대 또는 4000번대다 = 로컬 

단, 로컬은 이거저거 세팅할거 많으니 찍먹할거면 사양 상관없이 원클릭 코랩해라 

사양 관련으로 자세하게 알고 싶다면 --> WebUI 그래픽 카드 가이드 (1) : 입문 - '3천번대 미만 코랩 써라'?

채널에 돌고 있는 AI그림 이야기는 대부분 WebUI이며, 다른 그림은 보통 제목에 다른걸로 그렸다고 씀 (예시: 곤살)ㅁㅁㅁㅁ )

챈섭은 여기 채널에 있는 분들이 열어주는 서버임. 주로 개인서버니까 양심 없는 일은 하지 말자

(출처 : https://arca.live/b/aiart/65333316)

https://arca.live/b/aiartreal

명령 프롬프트를 실행하고, cd <webui 폴더 위치> 입력.

( 이때, C가 아닌 다른 드라이브에 위치한 경우 <해당 드라이브>: 를 한번 입력해줘야한다. 예) D: )

그리고 git pull origin master를 입력.

그럴리 없겠지만 만일 git 명령어를 찾을 수 없다고 나오면 git 설치해라

만일 자동 업데이트를 설정하고 싶다면

webui argument로 --git pull 추가.

이게 뭔지 모르겠으면 바로 아래의 Q2.1.2확인.

--no-half-vae --opt-sub-quad-attention --medvram등

WebUI 실행시에 넣을 수 있는 옵션 같은거.

webui를 실행시킬때 쓰는 webui-user(.bat) 배치파일에 우클릭 편집 누르면 메모장 나오는데 

거기서 set COMMANDLINE_ARGS= 뭐 이거 뒤에 --xxxxx 이렇게 써 있는거에 띄어쓰기 한칸 하고 넣으면 됨. 

애초부터 아무것도 안써있으면 그냥 넣어라.

만일 set COMMANDLINE_ARGS= 가 없으면 call webui.bat 위에다가 직접 쓰면됨.

저장 꼭 해라.

각각의 argument가 뭘하는지 정확히 알고 싶다면

공식 문서 참고 :

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Command-Line-Arguments-and-Settings

stable-diffusion 폴더 안에 ui-config.json 파일 수정하면 바뀜

[사용자 인터페이스]

[stable Diffusion]설정 탭의 `SD VAE`와 `클립 건너뛰기`가 맨 위로 올라간다.

(출처 : https://arca.live/b/aiart/68917133)

대부분의 모델들이 512 x 512 사이즈의 이미지로 훈련되어 있으므로 이보다 더 큰 사이즈의 이미지를 출력하려고 하면 그림이 잘 안 나오는 경우가 있음. 이 문제를 우회해서 높은 해상도의 그림을 뽑고 싶으면 일단 512 사이즈의 이미지를 출력 -> 업스케일이라는 과정을 거치면 되지만...한번 마우스 딸깍해서 뽑아지는게 아니라 뭔가 후처리 스텝이 더 딸려있으니 존나 귀찮은거임. 그래서 이 과정을 쉽게 하기 위해 만들어 넣은 기능이 High resolution fix임. 위 예에서 Denoising Strength는 0에 가까울 수록 원본 이미지와 비슷하지만 0.5 이하인 경우 깍두기 노이즈가 생길 확률이 높다. 반면 1에 가까울 수록 원본 이미지와 다른 결과물이 나옴. 추천 수치는 0.6에서 0.7. Upscale 1.5는 해상도 1.5배로 뻥튀기 하라는 것.

hires.fix 관련 글 (18금)

배치로 해상도 뻥튀기 하기

(출처 : https://arca.live/b/aiart/68598675)

별의 별 익스텐션이 전부 나와있기에, WebUI를 쓰다가 아 혹시 이런 기능 없나 싶을땐, 웬만해선 그 기능의 확장기능이 어딘가 있을 거라 생각해도 좋다.

WebUI는 수많은 확장기능을 가지고 있기때문에 그걸 이용해 다양한 활용이 가능하다.

일단 첫화면에서 상단에 있는 Extensions 탭을 누른다. 이게 확장기능 탭이다.

그럼 아래와 같은 화면이 나올텐데 확장기능 탭 내부에는 Installed, Available, Install from URL 로 총 3개의 탭이 있다.

이제 각 탭을 하나씩 살펴보자.

1. Installed 탭

Installed 탭에서는 현재 설치된 확장기능을 확인할 수 있다.

사진에 보이는 ②번의 체크 목록이 현재 설치/적용이 되어 있는 확장 기능이다.

만일 새로이 적용/적용 취소하고 싶은 확장기능이 있다면, 이 곳에서 그 항목을 찾아 체크를 해제한 뒤 ①을 누르면 된다.

그럼 WebUI가 재시작되며 체크되어 있었던 확장기능만 적용이 된다.

(일부 확장기능은 WebUI를 완전히 종료하지않으면 적용되지 않는 경우가 있으니 참고하자.)

③을 누르면 업데이트를 확인할 수 있고, 누른 이후에 목록 끝을 보면 업데이트 내역을 확인할 수 있다.

2. Available 탭

Available 탭에서는 기본적으로 제공하는 공식 확장기능의 목록을 제공한다.)

(URL 입력에 따라 다른 목록도 받을 수 있으나, 지금은 넘어간다.)

아무것도 건들지 않은 채로 ①을 누르면, ③에 확장기능들의 목록이 잔뜩 나온다.

여기서 필요한 확장기능을 찾아 우측의 Install을 누르면 설치가 된다.

잘 설치가 되었는지 확인하고 싶으면 다시한번 Installed 탭으로 돌아가자.

참고로 ②에 체크 되어 있는 카테고리의 확장기능은 목록에 나오지 않으니 주의.

localization등 특수한 경우를 다운 받고 싶을 때만 체크를 풀고 ①을 다시 누르면 된다.

2. Install from URL 탭

Install from URL탭에서는 말그대로 다른 URL로부터 확장기능을 설치할 수 있다.

①에 원하는 git주소를 입력하고 ②를 누르자.

위와 동일하게, 잘 설치가 되었는지 확인하고 싶으면 Installed 탭으로 돌아가자.

이 탭에서 외부 확장기능을 설치할때 뭐가 잘 안된다면, 70%는 입력한 주소가 잘못된거니까 정확한 주소를 입력하자.

A: 해골물 프롬 테스트는 확장기능에서 DAAM을 쓰면 확인 가능 -> https://arca.live/b/aiart/66732556

이런식으로 모델의 각 레이어별로 어디에서 특정 프롬이 적용되는지도 알 수 있다. 위 예에서는 IN07에서는 아헤가오 프롬이 엉뚱한데에 적용되고 있으니까 IN07 레이어는 아헤가오에 상관 없는거임.

쉽게 말해서 작은 모델이라고 보면 됨.

모델에 덧씌워서 원하는 구도/캐릭터/그림체 등을 구현해준다.

더 알기 쉬운 설명은 이쪽으로 -> 초초초뉴비를위한 "로라란 무엇인가?"

쉽게 말해서 작은 모델이라고 보면 됨.

원하는 구도/캐릭터/그림체 등을 구현해준다.

로라보다 더 가볍지만, 그만큼 할 수 있는 것도 더 적고, 성공률도 낮다.

로라 이전 시대에 활발하게 사용되었다.

그러나 EasyNegative나 Bad Hand 같이 유명한 임베딩들이 있어, 이것들은 아직도 쓰이니 참고하자.

로라는 (WebUI 폴더 위치)\models\Lora\ 안에,

임베딩은 (WebUI 폴더 위치)\embeddings\ 안에 파일을 넣는다.

그 후 WebUI 화면에서 화투패를 누른 뒤, 원하는 임베딩/로라를 집어넣으면 된다.

로라의 경우, 프롬프트 내에 <로라이름:가중치>가 포함되게 되고, 임베딩은 임베딩 이름 그 자체가 들어간다.

이 상태에서 그림을 생성했을때 콘솔에 에러메시지가 나오지 않으면 적용 된것.

https://arca.live/b/hypernetworks

모델 컨버터 사용법(모델 용량 줄이는 법)

나오게 하는 방법은 해당 파일 옆에 같은 이름으로 png파일을 가져다 놓으면 됨.

단, 임베딩은 임베딩과같은이름.preview.png로 넣어야한다.

23년 2월쯤에 나온 확장기능을 말하는 것으로, 뼈대 사용, 외곽선 사용 등, 핵심적이고 유용한 기능을 제공한다.

(https://arca.live/b/aiart/69816884)

이때, 뼈대를 사용하여 그림을 그리는 것이 오픈포즈(Open Pose)이다.

자세한 것은 정보글 모음 참조.

모델 생성, 모델들의 병합, 로라의 생성 등을 모두 통틀어서 학습이라 부른다.