공간정보와 인터넷지도
지금 제 관심사는 인공지능입니다. 맞습니다. 개나 소나 중 한 명입니다. 그래도 배워보겠습니다. 세상이 바뀔테니까요.
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[비공개] SDXL 0.9로 AI 이미지 생성 - Clipdrop
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 한달전, 스테이블 디퓨전을 개발해서 오픈 소스로 공개한 stability.ai에서 그 후속 모델인 SDXL 을 공개했습니다. 현재 사용가능한 버전은 0.9이며, 7월 중순에 1.0을 공개할 예정이라고 합니다(오늘 18일이니 약속시간이 좀 지난듯) 자세한 내용은 보도자료 글을 읽어보시면 됩니다. 스테이블 디퓨전 UNET의 매개변수는 8억 6천만개 정도인데, SDXL 0.9는 매개변수가 100억개 정도로 늘어나서 더 세밀하고 구도가 뛰어난 이미지를 생.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] SDXL 0.9: AI 이미지 생성의 혁신
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 한달전, Stable Diffusion을 개발한 stability.ai에서 Stable Diffusion의 후속 모델인 SDXL (Stable Diffusion XL) 베타 버전에 이어 0.9 버전을 발표했습니다. 얼마 후에는(원래 발표에 따르면 7월 중순이니까 이미 발표되었어야 하지만) 1.0이 정식 공개될 예정으로 있고요. 제가 아직 전체적으로 돌아보지는 못했지만, 아래와 같이 여러가지 도구들을 따로따로 분리해서 사용할 수 있어, 일반인들이 사용.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] Numpy 유저가이드
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); NumPy 란? numpy 는 파이썬에서 과학계산을 위한 가장 기본적인 패키지 입니다. 다차원 배열(array) 객체, 여러가지 파생 객체(마스크 배열이나 행렬(matrix) 등), 수학/논리/변형/정렬/선택/IO/이산 푸리에 연산, 기본 선형대수, 기본 통계 연산, 무작위 시뮬레이션 등의 배열에 관한 연산을 위한 다양한 루틴 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. NumPy 패키지의 핵심은 ndarray 객체입니다. ndarray는 동일한 데이터 유형의.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] Stable Diffusion 최적화
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Stable Diffusion이 느리다고 생각되나요? 속도를 올릴 수 있는 옵션이 여러가지 있습니다. 이 글에서는 Stable Diffusion 실행 속도를 올릴 수 있는 다음과 같은 방법에 대해 설명합니다. 교차 인지(cross-attention) 최적화 토큰 병합(token merging) 부정적 가이드(negative guidance) 최소 시그마(minimum sigma) 교차 인지 최적화 모든 최적화 옵션은 교차 인지(cross-atten.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] Stable Diffusion - 콘트롤넷 1.1 사용방법(2)
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); (이 글은 ControlNet 1.1의 변경 내용을 포함하여 많은 내용을 수정하여 재발행한 글입니다) ControlNet이란 인물이나 배경 등의 배치, 형상, 자세 등을 잡아내어, 이를 바탕으로 이미지를 생성해주는 Stable Diffusion 모델의 일부입니다. 이 글에서는 지난 글에 이어 ControlNet에 대한 좀더 자세한 정보를 알아보겠습니다. ControlNet 모델 요약 ControlNet 모델은 매우 다양합니다. 사실 너무 많다보니,.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] Stable Diffusion - 콘트롤넷 1.1 사용방법(1)
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 콘트롤넷(ControlNet)은 구도와 피사체의 자세를 복제할 수 있는 스테이블 디퓨전 확장 모델입니다. 스테이블 디퓨전을 조금이라도 써보신 분은 아시겠지만, 생성되는 이미지가 원하는 자세를 갖도록 하는 것은 거의 불가능합니다. 자세 뿐만 아니라 배경이나 인물까지도 모두 무작위로 생성되기 때문입니다. 해결 방법은 그저 이미지를 많이 생성하는 것 뿐이었습니다. ControlNet을 사용하면 이런 문제를 어느 정도 해결할 수 있습니다. ControlN.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] DreamBooth 소개
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 인공지능 이미지 고유사이트를 돌아다니면서 만난 멋진 이미지를 따라 해보는 등 스테이블 디퓨전으로 이런 저런 이미지를 생성하다보면, 자신이 좋아하는 대상을 이미지로 표현해보고 싶은 욕구가 생기기 마련입니다. 우리집 멍뭉이, 내가 가지고 있는 피규어, 내가 이번에 산 책 등을 이미지로 표현하는 거죠. 이렇게 어떤 피사체를 이미지로 표현하기 위해서는 먼저 해당 피사체를 학습시켜 모델을 만들어야 합니다. 일반적으로 체크포인트 모델을 학습시키는 것이 가장 .. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] 스테이블 디퓨전 - 인페인트 가이드
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 모델이 정말 좋고, 프롬프트도 잘 만들었다고 해도, 한번에 완벽한 이미지를 얻기는 쉽지 않습니다. 이럴때 인페인트(Inpainting)기법을 사용하면 작은 결점은 쉽게 고칠 수 있습니다. 이 글에서는 몇가지 예를 들며 인페인트를 사용해 결함을 수정하는 방법을 설명합니다. 기본적인 인페인트 설정 원본 이미지는 다음과 같은 프롬프트를 사용한 것입니다. 모델: DreamShaper 프롬프트: [emma watson: amber heard: 0.5], (l.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] 스테이블 디퓨전 프롬프트 작성법
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 요약 이 글은 스테이블 디퓨전에서 AI 이미지 작품을 생성하기 위한 좋은 프롬프트 작성법을 다룹니다. 좋은 이미지를 생성하기 위해 프롬프트에 피사체, 이미지 종류, 스타일, 예술가, 웹사이트, 해상도, 색상, 조명, 추가적인 세부사항 등을 포함하는 것이 좋습니다. 또한, 프롬프트 작성에는 자세하고 구체적인 설명, 괄호를 사용하여 가중치를 조절하는 등의 팁을 활용할 수 있습니다. 이러한 디테이블 디퓨전의 프롬프트 관련 문법/제한 등을 설명합니다. 참.. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천 -
[비공개] ChatGPT로 스테이블 디퓨전 프롬프트 만들기
반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 요약 ChatGPT는 프롬프트를 사용하여 원하는 이미지를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ChatGPT에 대한 간단한 소개 후, ChatGPT를 사용하여 프롬프트를 생성하는 방법을 예시로 소개합니다. 특히 영어에 약한 동양인으로서, ChatGPT로 프롬프트 작성법은 필수적이라고 생각합니다. 다만, 이 글을 읽어보기에 앞서, 프롬프트에 들어가면 좋은 키워드 등의 일반적인 프롬프트 작성법에 관한 글 읽어 보시면 이 글을 이해하는데 도움이 될 수 .. 반응형 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});추천
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