[Stable Diffusion] 스테이블 디퓨젼 후기

Stable Diffusion은 왜 Stable Diffusion인가?

Diffusion의 이전 모델은 아예 처음부터 이미지를 생성했었다면, Diffusion 모델은 이미지의 벡터값은 그대로 가져가고 노이즈를 추가한 상태에서 그 흐린 이미지를 점차적으로 원본 이미지로 복원한다.

이미지의 픽셀 값이 높은 농도에서 낮은 농도로 이동한다하여 Diffusion이라 하는 것이다. (디퓨져를 생각해보자!)

Stable Diffusion은 '안정적인 Diffusion'이란 뜻에서 Stable Diffusion이라고 이름 지어졌다.

 

 

자세한 내용은 말할 수 없지만, 회사에서 AI TF를 진행하게 되어서 Stable Diffusion을 해보고 있는데 상당히 흥미롭고 재미있다.

평소에 관심 있게 보고 있었기에 Stable Diffusion으로 생성된 이미지를 다수 접한 상태였지만, 실제로 해보니 더욱 놀랍고 신기하다.

 

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

위 리드미에 가이드가 잘 나와있으므로 그대로 따라하기만 하면 쉽게 이미지를 생성해볼 수 있다.

 

문제는 이제 어떻게 요구사항대로 이미지를 학습시키고, 원하는 이미지를 생성하느냐이다.

이것만 할 수 있다면 사실상 퀄리티나 효율면에서 이미지가 필요한 곳이라면 쓰지 않을 이유가 없어보인다.

 

그리고 재밌다 ㅋㅋㅋ

간혹 수상한 이미지가 나와서 곤혹스러울 때가 있긴 하지만...

 

아래는 연습겸 뽑은 이미지들이다. 그래픽카드가 여의치 않다면 구글 Colab으로도 해볼 수 있다.

 

 

누구나 쉽게 집에서도 해볼 수 있으니 시간 내서 해보시기 바랍니다! 😆

 

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