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SDTIP11

Lama cleaner, 무료 힐링툴 기능으로 포토샵에서 탈출! 가볍게 사용하자! AI 그림 생성 또는 포토 작업 후 보정 작업을 하실 때 어떤 프로그램을 사용하시나요? 그림판? 포토샵? 아니면 스테이블디퓨전의 인페인팅? 여러 가지 방법이 있습니다만, Lama cleaner는 포토샵의 기능 중 힐링 툴과도 유사하지만 좀 더 보정에 특화된 기능을 가지고 가벼운 프로그램이 있어 소개합니다. * 파이썬이 설치되어 있어야 합니다. (기존에 stablediffusion을 사용하는 유저라면 별도 과정 없이 설치 가능합니다.) 1. 설치 윈도우 명령 프롬프트를 실행합니다. 시작 메뉴에서 cmd를 입력해 주시면 됩니다. 우선 설치하려는 드라이브와 폴더를 정해줍니다. 해당 폴더 안으로 들어와서.. python -m venv venv venv\scripts\activate.bat 입력해 주면 아래와 같.. 2023. 10. 16.
[SD. TIP] 컨트롤넷(controlnet) inpaint 활용하기 (2) 자 이번에는 컨트롤넷의 inpaint를 활용하여 outpaint처럼 사용하는 방법입니다. 포토샵의 generative fill과 비슷한 기능이라고 할 수 있겠습니다. 0. 사용 예시 상반신만 나오는 포트레이트 이미지를 전신샷으로 바꿨습니다. 더불어 주변 환경도 추가되었습니다! 1. 준비물 SD, controlnet 1.1, inpaint model, photopea, 변화시킬 이미지 우선 SD 로컬 버전이나 코렙을 사용하시고 계시리라 생각하고 확장 앱에 대한 설치경로를 안내해 드릴게요. 설치 방법은 Extensions > URL로 설치하기를 통해 설치해 주시면 됩니다. controlnet 1.1 : https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet photopea : .. 2023. 7. 6.
[SD. TIP] 컨트롤넷(controlnet) inpaint 활용하기 (1) 스테이블디퓨전 유저라면 막강한 기능의 컨트롤넷을 사용하지 않을 수가 없습니다. 그중에서 컨트롤넷 1.1 버전부터 새로 업데이트된 인페인트 기능에 대해 활용하는 방법을 소개합니다. 이 기능은 포토샵 generative fill을 사용하는 것과 동일한 효과를 낼 수 있어서 포토샵을 사용하지 않는다면 꼭 사용해봐야 하는 기능이라고 생각합니다. 실질적으로 활용도가 높아 저도 자주 사용하고 있습니다. 0. 사용 예시 약간 자극적일 수 있지만 아래와 같은 예시를 들어보겠습니다. 평범한 셔츠의 느낌의 이미지에 컨트롤넷 인페인트 작업을 진행했습니다. 셔츠가 벌어져 가슴골이 드러나는 룩으로 변화해 사람(남자)의 관심을 끌기 좋아졌습니다. 본격적으로 사용 방법에 대해 안내해드릴게요. 1. 준비물 SD, controlnet.. 2023. 7. 1.
[SD. TIP] 컨트롤넷(controlnet) 1.1 업스케일, tile_resample StableDiffusion(이하 SD)를 어느 정도 사용하다 보면 업스케일의 중요성을 알고 계실 겁니다. 아무리 구도와 좋은 분위기의 그림을 뽑았다 하더라도 퀄리티가 떨어진다면 보기가 싫어지기 마련이거든요. 그래서 Extras를 이용한 업스케일이라던가 img2img에 업스케일하거나, SD 업스케일하거나, Ultimate SD 업스케일을 하거나 하게 되는데요. 기존 업스케일보다 뛰어나고 효율적인 결과물을 생성할 수 있는 방법이 될 것 같아 소개해봅니다. 바로 콘트롤넷 1.1 버전에 추가된 tile_resample인데요. 저는 이 방법으로 90% 이상 사용하고 있습니다 1. 장점 기존의 업스케일 방법은 뽑아놓은 원형을 최대한 막기위해 디노이징을 0.2~0.3 낮추게 되는데요. 이 방법은 디노이징을 0.6 .. 2023. 5. 25.
[SD. TIP] LoRa 만들기, 학습을 위한 기본 준비 (feat. kohya_ss) 최근 들어 SNS 등으로 특정 인물의 얼굴을 고정시켜 줄 수 있겠냐는 문의가 들어와서 한번 도전해 보았습니다. 그 실행기를 공유해 봅니다. 잘 따라오시면 성공할 확률이 높을 것이라 생각이 됩니다. 이 포스팅은 아카라이브 채널과 깃허브, 허깅페이스에서 관련 정보를 찾아서 제가 시행착오를 겪은 내용을 바탕으로 가공하였으니 참고해 주세요. 관련 정보 링크는 포스팅 내 별도 공유하겠습니다. 그럼 시작~! 1. 기본 준비 사항 - NVIDIA 그래픽카드 VRAM 6GB 이상 권장 - python 3.10.x : 이미 stable diffusion webui (이하 SD)를 사용하고 있다면 별도로 설치할 필요는 없습니다. - 학습시킬 데이터셋 : 저의 경우 얼굴을 학습시키고 싶어 얼굴이 잘 나온 이미지로 35장 준.. 2023. 5. 6.
[SD. TIP] controlnet으로 원하는 포즈를 추출하자 안녕하세요. 이번에는 stablediffusion의 extension cotrolnet을 이용해서 모델의 포즈를 따오고 변형하고 적용하는 방법에 대해 간단하게 다뤄보겠습니다. 1. controlnet 설치 sd webui를 실행한 후 extesions > install from URL에 들어가서 "https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet" 붙여 넣어주고 Install을 합니다. 그리고 SD를 재실행하시고 UI를 리로딩해 주시면 설치가 되신 화면을 볼 수 있습니다. 2. controlnet 메뉴 구성 컨트롤이 설치되면 txt2img와 img2img 하단에 ControlNet이라는 메뉴가 생긴 것을 확인할 수 있는데요. 옆에 있는 ◀ 버튼을 통해 세부 옵션을 확인.. 2023. 4. 7.
[SD. TIP] Photoshop에서 SD를 사용하자! 오늘은 포토샵 안에서 Statble Diffusion을 플러그인으로 사용하는 방법을 알아보려고 합니다. 포토샵을 원래부터 잘 다루고 있는 분들은 SD보다는 포토샵 환경이 더 편하실 텐데요. 이 플러그인을 설치하면 포토샵 안에서 SD를 사용할 수 있으니 작업하는데 더 편하실 것 같습니다. 저 같은 경우는 잘 뽑힌 이미지들은 포토샵으로 한번 더 가져가서 손가락 등을 리터칭 하기 위해 포토샵을 이용하는 일이 잦은데 이 플러그인을 이용해서 생성과 수정을 같이 할 수 있어서 좀 더 편하게 수정할 수가 있었습니다. 1. 준비하기 우선 stable diffusion web-ui 버전이 설치되어 있으셔야 합니다. 그리고 릴리즈 버전 24이상의 포토샵이 설치되어 있어야 합니다. 설치하는 과정 및 방법에 대해서는 깃허브에.. 2023. 3. 23.
[SD. TIP] Dynamic Thresholding 으로 고퀄리티를 뽑아보자 이번에는 StableDiffusion의 extensions 중에 하나인 다이나믹 쓰레숄딩에 대해서 알아보겠습니다. 이 확장앱은 이미지의 퀄리티를 더욱 더 고화질로 생성할 수 있게 도와줍니다. 다만, 완벽한 결과물을 위해서 step과 cfg scale을 맞는 값을 찾아가는데 시간이 필요하니 참고 인내해야 합니다. 내 컴퓨터 사양 및 사용하는 모델과 호환이 잘 되는 scale 값을 찾아낸다면 그 결과물은 완벽해질 수 있습니다. 1) 설치하기 우선 아래 2가지 Extension을 설치해줘야 합니다. SD를 실행시키면 메뉴 중에 'Extensions' 메뉴가 왼쪽 끝에 있습니다. 거기서 Install from URL 탭을 선택하고 URL에 아래 두가지를 붙여넣기 해서 Install을 해줍니다. https://g.. 2023. 3. 16.
[SD. TIP] LoRa를 설치해봅시다! Stable Diffusion을 어느 정도 사용해 보셨으면 느끼셨을 거예요. 생각하는 이미지가 있는데 생각보다 고정이 쉽게 안 되는 것을요. 이럴 때 사용하는 뭔가 새로운 것을 찾게 되죠. 모델을 바꾸거나 아니면 다른 AI 그림 생성 툴을 이용해 볼 수도 있지요. SD는 Lora를 이용하면 고정적인 이미지를 만들기가 쉬워집니다. *출처 : https://rentry.org/2chAI_LoRA_Dreambooth_guide_english#what-is-lora 1. LoRa의 개념 위 출처에 있는 LoRa를 바탕으로 설명해 드립니다. LoRA(Low-rank Adaptation for Fast Text-to-Image Diffusion Fine-tuning)는 Stable Diffusion 의 *.ckpt.. 2023. 3. 9.

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