Stable Diffusion WebUI 기능

기능에 대해서 구체적으로 확인해 보겠습니다.

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

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

• Original txt2img and img2img modes

"txt2img" 및 "img2img" 모드는 안정적인 확산 모델을 사용하여 이미지 생성의 두 가지 다른 운영 모드를 의미합니다. 각 모드에 대해 알아보겠습니다:

1. Txt2img 모드: "txt2img" 모드에서는 주어진 텍스트 프롬프트나 설명에 기반하여 이미지를 생성하는 것이 목표입니다. 모델은 텍스트 입력을 프롬프트로 사용하고, 해당 텍스트에서 설명된 내용을 시각적으로 나타내는 이미지를 생성합니다. 이 모드는 자연어 처리와 컴퓨터 비전의 기술을 활용하여 텍스트 정보를 시각적인 표현으로 변환합니다.
2. Img2img 모드: "img2img" 모드는 한 이미지를 다른 이미지로 변환하는 작업을 의미합니다. 모델은 입력 이미지를 받아 해당 이미지의 변환 또는 수정된 출력 이미지를 생성합니다. 이 모드는 이미지 스타일 전이, 이미지 초고해상도화, 이미지 보완 등 이미지 간 변환 작업에 자주 사용됩니다.

두 모드 모두 안정적인 확산 모델을 활용하며, 이 모델은 고품질 이미지를 생성할 수 있는 강력한 생성 모델입니다. 모델은 대규모 이미지 데이터셋으로 학습되며 데이터에 내재된 패턴과 구조를 학습합니다. 학습된 표현을 활용하여 모델은 주어진 프롬프트나 원하는 변환에 부합하는 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.

• Outpainting, Inpainting

Outpainting(외부 채우기)과 Inpainting(내부 채우기)은 이미지 처리 작업 중에서 특정 영역을 처리하는 두 가지 다른 방법입니다.

1. Outpainting(외부 채우기): Outpainting은 이미지의 주어진 부분 이외의 영역을 생성하는 작업입니다. 주어진 이미지에서 확장된 영역을 채워서 이미지의 크기를 확장하거나 외부 콘텐츠를 생성합니다. 예를 들어, 이미지 주변에 추가적인 배경을 생성하거나 이미지를 확장하여 외부 콘텐츠를 채우는 등의 작업이 Outpainting에 해당합니다. 이를 통해 이미지를 더 넓은 범위로 확장하거나 외부 콘텐츠를 시뮬레이션할 수 있습니다.
2. Inpainting(내부 채우기): Inpainting은 이미지의 일부 영역을 복원하거나 채우는 작업입니다. 주어진 이미지에서 손상된 부분, 누락된 부분 또는 삭제된 부분을 채워서 원래의 이미지를 복원하거나 완성합니다. 이를 통해 이미지에서 결함이나 손상된 부분을 복구하거나 누락된 정보를 채워넣을 수 있습니다. Inpainting은 이미지 복구, 객체 제거, 텍스처 합성 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.

• Color Sketch

컬러 스케치(Color Sketch)는 이미지를 흑백 스케치로 변환하는 작업입니다. 일반적으로 컬러 이미지는 각 픽셀에 대해 빨강, 초록, 파랑(RGB) 성분을 가지고 있으며, 컬러 정보가 포함되어 있습니다. 그러나 컬러 스케치는 이미지의 색상 정보를 제거하고 흑백으로 변환하여 스케치 또는 드로잉과 같은 시각적 효과를 만듭니다.

컬러 스케치는 일반적으로 이미지 처리 기술과 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 다양한 방법이 존재하며, 일반적으로 컬러 이미지를 흑백으로 변환하는 기술인 그레이스케일 변환, 히스토그램 등을 사용하여 스케치 효과를 적용합니다. 컬러 스케치는 그림 또는 일러스트레이션 작품에서 흔히 사용되며, 이미지에 독특하고 예술적인 느낌을 줄 수 있습니다.

• Prompt Matrix

프롬프트 매트릭스(Prompt Matrix)는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술에서 사용되는 기법 중 하나입니다. 프롬프트 매트릭스는 텍스트 생성 모델에 입력되는 프롬프트(명령 또는 질문)를 구조화된 형식으로 표현하는 방법을 말합니다.

일반적으로 텍스트 생성 모델은 입력으로 텍스트 시퀀스를 받고, 해당 시퀀스를 기반으로 새로운 텍스트를 생성합니다. 그러나 프롬프트 매트릭스를 사용하면 사용자는 미리 정의된 구조로 프롬프트를 작성하여 모델에 입력할 수 있습니다. 이 구조화된 프롬프트는 모델에게 원하는 정보와 동작을 명확하게 전달하고, 텍스트 생성의 특정 부분을 조작하거나 제어할 수 있도록 도와줍니다.

프롬프트 매트릭스는 특정 작업이나 목적에 따라 미리 설계된 템플릿 형식을 가지고 있습니다. 예를 들어, 기계 번역 작업에서 프롬프트 매트릭스는 "번역하고 싶은 문장은 무엇입니까?"와 같은 질문 형태일 수 있습니다. 이러한 프롬프트 매트릭스를 사용하면 사용자는 더 정확하고 원하는 결과를 얻기 위해 입력을 조정할 수 있습니다.

프롬프트 매트릭스는 NLP 모델을 사용하는 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 기계 번역, 질의 응답 시스템, 텍스트 요약, 자동 작문 등에서 프롬프트 매트릭스를 활용하여 사용자의 요구에 맞는 텍스트 생성을 지원하고 개선할 수 있습니다.

• Stable Diffusion Upscale

Stable Diffusion Upscale은 안정적인 확대 기법으로, 고해상도 이미지 생성에 사용되는 기술입니다. 이 기법은 이미지의 해상도를 높이는 과정에서 안정성과 일관성을 유지하면서 세부 사항을 보존합니다.

Stable Diffusion Upscale은 이미지를 점진적으로 확대하는 방식으로 작동합니다. 먼저 저해상도의 입력 이미지를 가져와서 초기 고해상도 이미지를 생성합니다. 이후, 이미지를 점진적으로 세부 사항과 텍스처를 개선하면서 해상도를 높여갑니다.

이 과정은 안정화(diffusion) 단계와 업스케일링(upscale) 단계로 구성됩니다. 안정화 단계에서는 이미지의 세부 사항을 부드럽게 희석하고, 업스케일링 단계에서는 이미지를 원래 크기로 복원하면서 세부 사항을 복구합니다. 이를 반복하여 이미지의 해상도를 점진적으로 향상시킵니다.

Stable Diffusion Upscale은 안정성과 일관성을 중요시하는 고해상도 이미지 생성 작업에 적합한 기술입니다. 이미지 확대 과정에서 일어날 수 있는 잡음, 모델의 불안정성 등을 완화하여 보다 자연스럽고 고품질의 결과물을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 고해상도 이미지 생성 작업에서 성능과 시각적 품질을 향상시킬 수 있습니다.

• Loopback

Loopback은 데이터 흐름이 입력과 출력이 동일한 상태에서 발생하는 것을 의미합니다. img2img 프로세싱에서 Loopback은 이미지를 입력으로 사용하여 이미지를 처리한 후 결과를 다시 입력으로 사용하여 추가 처리를 수행하는 것을 의미합니다.

Loopback을 사용하여 img2img 프로세싱을 여러 번 실행하는 경우, 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다:

1. 초기 이미지를 입력으로 선택합니다.
2. img2img 알고리즘을 사용하여 초기 이미지를 처리하여 출력 이미지를 생성합니다.
3. 생성된 출력 이미지를 새로운 입력으로 선택합니다.
4. 선택된 입력 이미지를 다시 img2img 알고리즘에 적용하여 추가 처리를 수행합니다.
5. 위의 단계를 원하는 횟수만큼 반복합니다.

이렇게 반복하면 초기 이미지를 기반으로 여러 번의 img2img 프로세싱을 통해 이미지가 변형되고 개선되는 것을 볼 수 있습니다. 이는 이미지 생성, 스타일 변환, 이미지 향상 등 다양한 이미지 처리 작업에 유용합니다. Loopback을 통해 다양한 처리 단계를 적용하여 이미지를 반복적으로 개선할 수 있습니다.

• X/Y/Z plot, a way to draw a 3 dimensional plot of images with different parameters

X/Y/Z plot은 서로 다른 매개변수를 가진 이미지들의 3차원 플롯을 그리는 방법입니다. 각 축은 서로 다른 매개변수 값을 나타내며, 그에 따른 이미지 결과를 시각화합니다. 이를 통해 매개변수의 변화에 따른 이미지의 변화를 직관적으로 확인할 수 있습니다.

다음은 X/Y/Z plot을 그리는 일반적인 절차입니다:

1. X, Y, Z 축에 사용할 매개변수의 범위를 정의합니다. 예를 들어, X 축은 이미지 크기, Y 축은 이미지 색상 효과, Z 축은 이미지 필터 강도로 설정할 수 있습니다.
2. 각 축의 매개변수 범위에서 적절한 간격으로 값을 선택합니다. 이를 통해 X, Y, Z 값을 생성합니다.
3. X, Y, Z 값을 조합하여 각각의 이미지에 대한 매개변수 조합을 생성합니다. 예를 들어, X=100, Y=0.5, Z=10의 매개변수 조합은 이미지 크기가 100인 이미지에 0.5의 색상 효과와 10의 필터 강도를 적용한 것을 의미합니다.
4. 각 매개변수 조합에 대해 이미지를 생성하고 그립니다. 2차원 이미지 그리기를 위해 X, Y 축을 사용하고, 이미지의 색상이나 밝기 등을 Z 축으로 표현할 수 있습니다. 이렇게 생성된 이미지를 3차원 공간에 플롯합니다.
5. 모든 매개변수 조합에 대해 위의 단계를 반복하여 전체 3차원 플롯을 생성합니다.
6. 생성된 3차원 플롯을 시각화 도구를 사용하여 표시합니다. 이를 통해 매개변수의 변화에 따른 이미지의 시각적인 차이를 쉽게 확인할 수 있습니다.

이와 같은 X/Y/Z plot을 사용하면 다양한 매개변수 값을 시각화하여 이미지 결과를 비교하고 분석할 수 있습니다. 특정 매개변수 조합에서 어떤 이미지 효과가 가장 효과적인지 확인하거나, 매개변수 간의 상호작용을 관찰하는 데 유용합니다.

• Textual Inversion

Textual Inversion은 텍스트의 역전 혹은 반전을 의미합니다. 일반적으로 텍스트의 순서를 뒤집거나, 글자나 단어의 위치를 변경하여 새로운 텍스트를 생성하는 기법을 의미합니다. 이는 텍스트 데이터를 변형하고 다양한 관점에서 분석하거나 창의적인 텍스트 생성에 활용할 수 있습니다.

Textual Inversion은 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다. 예를 들어, 문자열을 뒤집는 방법은 간단하게 문자열을 역순으로 반복하여 새로운 문자열을 생성하는 것입니다. 또는 단어나 구문의 위치를 변경하는 방법으로 문장을 역전시킬 수도 있습니다. 이러한 방법을 사용하여 원래 텍스트와는 다른 의미를 가진 텍스트를 생성하거나, 텍스트 데이터의 패턴이나 구조를 탐색하는 데 활용할 수 있습니다.

Textual Inversion은 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 기계 학습 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 기계 번역에서는 번역된 문장을 다시 원래 언어로 역전시켜 원문과의 일치 여부를 확인하거나, 언어 생성 모델에서는 역전된 문장을 입력으로 사용하여 다양한 텍스트 생성을 시도할 수 있습니다.

Textual Inversion은 텍스트 데이터의 다양한 면을 탐색하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있는 강력한 도구입니다. 텍스트의 역전은 문맥을 바꾸고 새로운 아이디어를 발견하는 데 도움을 주며, 텍스트 데이터에 대한 창의적이고 깊이 있는 분석을 수행하는 데 활용될 수 있습니다.

• GFPGAN, neural network that fixes faces

GFPGAN은 Generative Face Prioritized GAN의 약자로, 안면 생성에 특화된 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)입니다. GFPGAN은 안면 이미지 생성 작업에서 높은 품질과 다양성을 달성하기 위해 개발되었습니다.

GFPGAN은 안면 이미지 생성에 대한 도메인 특정 지식을 활용하여 고품질의 안면 이미지를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이를 위해 GFPGAN은 안면 이미지 생성에 필요한 특성과 구조를 학습한 사전 모델을 사용합니다. 이 사전 모델은 안면의 특징을 인식하고 그에 기반하여 새로운 안면을 생성할 수 있도록 학습됩니다.

GFPGAN은 안면 생성 작업에 특화된 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 안면 속성을 조작하여 원하는 특성을 가진 안면을 생성할 수 있습니다. 또한, 안면 이미지의 해상도를 높이거나 노이즈를 제거하여 고품질의 안면 이미지를 생성할 수 있습니다. 또한, 안면 이미지의 스타일을 변형하거나 특정 스타일로 변환할 수도 있습니다.

GFPGAN은 안면 이미지 생성 작업뿐만 아니라 안면 이미지 편집, 안면 리스토리 등 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 안면 생성 작업에 특화된 GFPGAN은 안면 이미지 생성에 대한 연구와 응용에 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.

• CodeFormer, face restoration tool as an alternative to GFPGAN

CodeFormer는 GFPGAN 대체로 사용되는 얼굴 복원 도구입니다. 이 도구는 신경망의 능력을 활용하여 얼굴 이미지를 복원하고 개선하는 역할을 합니다. 이미지 inpainting, 노이즈 제거, 초해상도 등과 같은 얼굴 복원 작업의 어려움을 해결하기 위해 개발되었습니다.

GFPGAN이 얼굴 생성에 특화된 반면, CodeFormer는 보다 일반적인 용도로 다양한 이미지 복원 작업에 적용할 수 있는 도구입니다. 이는 자기지도학습(self-supervised learning) 개념을 활용하여 이미지의 부분적인 정보를 기반으로 누락된 또는 손상된 영역을 예측하는 모델을 훈련시킵니다.

CodeFormer는 transformer 기반 아키텍처를 사용합니다. 이는 이미지 내에서 장거리 의존성을 포착하는 능력으로 알려진 신경망 유형입니다. Transformer의 self-attention 메커니즘을 활용함으로써 CodeFormer는 누락된 얼굴 특징을 효과적으로 복원하고 얼굴의 세부 사항을 강화하며 전체적인 얼굴 이미지의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

CodeFormer의 장점 중 하나는 다양성입니다. 얼굴의 흠집을 제거하고 누락된 영역을 채우며 노이즈를 감소시키고 얼굴 이미지의 해상도를 향상시키는 등 다양한 얼굴 복원 작업을 수행할 수 있습니다. 대규모 데이터셋에 대해 훈련시켜 인간 얼굴의 패턴과 구조를 학습함으로써 현실적이고 고품질의 결과물을 생성할 수 있습니다.

CodeFormer는 얼굴 복원을 위한 대안적인 접근 방식을 제공하며 사용자들에게 모델을 사용자의 요구에 맞게 커스터마이즈하고 적용할 수 있는 유연성을 제공합니다. 컴퓨터 비전, 이미지 처리, 얼굴 분석 분야에서 활동하는 연구자, 개발자, 전문가들이 고급 기술을 활용하여 얼굴 이미지를 향상하고 복원하기 위해 사용할 수 있습니다.

• RealESRGAN, neural network upscaler

RealESRGAN은 실시간 초해상도 이미지 복원에 사용되는 딥러닝 기반 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 ESRGAN (Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network)을 기반으로 개발되었습니다. ESRGAN은 초해상도 이미지의 품질을 향상시키기 위해 GAN (Generative Adversarial Network)을 활용하는 기술입니다.

RealESRGAN은 ESRGAN을 기반으로 하되, 실시간 이미지 처리에 특화되어 있습니다. 이를 통해 고해상도 이미지를 실시간으로 복원하고 세부 사항을 보존하는 데 중점을 둡니다. 이를 가능하게 하는 주요 기술은 네트워크 아키텍처의 최적화, 전처리 기술 및 가속화된 하드웨어 사용입니다.

RealESRGAN은 훈련된 모델을 사용하여 저해상도 이미지를 고해상도로 업스케일링하고 세부 사항을 복원합니다. 이를 통해 이미지의 날카로움, 선명도, 텍스처 등을 향상시킬 수 있습니다. RealESRGAN은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 예를 들어 디지털 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 영상 복원 등에 활용될 수 있습니다.

RealESRGAN은 고성능의 하드웨어를 필요로 할 수 있으며, 실시간 처리를 위해 그래픽 처리 장치 (GPU)를 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 높은 프레임 속도로 이미지를 처리하고 실시간 환경에서 실시간 초해상도 이미지 복원을 구현할 수 있습니다.

RealESRGAN은 고해상도 이미지를 보다 선명하고 세밀하게 복원하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다. 그러나 모델의 성능은 입력 이미지의 품질과 복잡성, 하드웨어 성능 등에 따라 다를 수 있습니다. 따라서 적절한 모델 선택 및 매개변수 조정이 중요합니다.

• ESRGAN, neural network upscaler with a lot of third party models

ESRGAN은 Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network의 약자로, 초해상도 이미지 복원을 위한 딥러닝 기반 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 GAN (Generative Adversarial Network)을 기반으로 하여 저해상도 이미지를 고해상도로 업스케일링하고 세부 사항을 복원하는 기술을 제공합니다.

ESRGAN은 저해상도 이미지에 대한 고품질 초해상도 이미지를 생성하기 위해 생성자 네트워크와 판별자 네트워크를 함께 학습시킵니다. 생성자는 저해상도 입력 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 작업을 수행하며, 판별자는 생성된 이미지와 실제 고해상도 이미지를 구분하는 역할을 합니다. 이를 통해 생성자는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 정확하게 복원할 수 있도록 학습됩니다.

ESRGAN은 고해상도 이미지의 세부 사항을 보다 선명하게 복원할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이를 통해 이미지의 선명도, 세부 텍스처, 날카로움 등을 향상시킬 수 있습니다. ESRGAN은 컴퓨터 비전, 디지털 이미지 처리, 영상 복원 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

ESRGAN은 미리 학습된 모델을 사용하여 저해상도 이미지를 고해상도로 업스케일링하는 작업을 수행합니다. 이를 위해 입력 이미지에 대한 저해상도 버전을 생성하고, 생성자 네트워크를 사용하여 고해상도 이미지를 생성합니다. 생성된 이미지는 원래의 세부 사항을 복원하고, 고해상도 이미지로서의 품질을 향상시킵니다.

ESRGAN은 딥러닝과 GAN의 강력한 결합을 통해 고품질 초해상도 이미지 복원을 가능하게 합니다. 그러나 모델의 성능은 입력 이미지의 품질, 모델의 구조 및 학습 데이터에 따라 달라질 수 있습니다. 따라서 적절한 모델 선택 및 매개변수 조정이 중요합니다.

• SwinIR and Swin2SR (see here), neural network upscalers

SwinIR과 Swin2SR은 초해상도 이미지 복원에 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이 두 모델은 Swin Transformer라는 효과적인 비전 트랜스포머 모델 아키텍처를 기반으로 합니다.

SwinIR은 저해상도 이미지를 고품질 초해상도 이미지로 업스케일링하는 작업을 수행하는 모델입니다. SwinIR은 Swin Transformer의 구조를 적용하여 저해상도 입력 이미지의 세부 사항을 복원하고 고해상도 이미지를 생성합니다. 이를 통해 이미지의 선명도, 텍스처, 세부 특징 등을 향상시킬 수 있습니다. SwinIR은 고해상도 이미지 복원 작업에서 우수한 성능을 발휘하며, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.

Swin2SR은 SwinIR과 비슷한 목표를 가지고 있으며, 초해상도 이미지 복원을 위해 Swin Transformer를 활용하는 모델입니다. Swin2SR은 Swin Transformer를 이용하여 저해상도 이미지를 고해상도로 업스케일링하고 세부 특징을 복원합니다. 이를 통해 이미지의 선명도와 품질을 향상시킵니다. Swin2SR은 Swin Transformer의 특징을 적극적으로 활용하여 고품질 초해상도 이미지를 생성하는 데 탁월한 성능을 보입니다.

SwinIR과 Swin2SR은 딥러닝 기술을 이용하여 초해상도 이미지 복원 작업을 수행하는 최신 모델입니다. 이들 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 업스케일링, 영상 복원, 세부 사항 복원 등 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있습니다. 모델의 성능은 학습 데이터, 모델 아키텍처 및 하이퍼파라미터 설정에 따라 달라질 수 있으며, 사용 시 적절한 모델 선택과 매개변수 조정이 필요합니다.

• LDSR, Latent diffusion super resolution upscaling

LDSR은 Low-Dose CT Super-Resolution의 약자로, 저용량(낮은 복사량) CT 스캔 이미지의 초해상도 복원을 위한 딥러닝 기반의 기술입니다.

일반적으로 CT(Computed Tomography)는 고용량의 복사량을 사용하여 높은 해상도의 이미지를 얻는데, 이는 환자에게 노출되는 복사량이 높아짐을 의미합니다. LDSR은 이러한 고용량 CT 스캔에 비해 더 낮은 복사량을 사용한 저용량 CT 스캔 이미지를 초해상도로 복원하는데 사용됩니다.

LDSR은 딥러닝 모델을 사용하여 저용량 CT 스캔 이미지를 고품질의 초해상도 이미지로 변환합니다. 이를 통해 낮은 복사량으로 획득한 이미지에서 높은 해상도의 세부 사항을 복원할 수 있습니다. LDSR은 딥러닝 알고리즘과 이미지 처리 기술을 활용하여 CT 이미지의 선명도, 해상도 및 이미지 품질을 향상시킵니다.

LDSR은 의료 분야에서 주로 사용되며, 저용량 CT 스캔을 통해 환자에게 노출되는 복사량을 감소시킬 수 있습니다. 이를 통해 환자의 안전성을 높이고, CT 스캔 이미지의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. LDSR은 정확한 진단과 치료를 위해 필요한 고품질 CT 이미지를 제공하는 데 기여합니다.

• Resizing aspect ratio options

이미지 크기 조정 시, 다양한 종횡비(Aspect Ratio) 옵션을 선택할 수 있습니다. 종횡비는 이미지의 가로와 세로의 비율을 의미합니다. 일반적으로 이미지 크기를 조정할 때, 원본 이미지의 종횡비를 유지하거나 특정 종횡비로 변경할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 종횡비 옵션은 다음과 같습니다:

1. 원본 유지 (Keep Original Ratio): 이미지의 원본 종횡비를 유지하며, 이미지의 가로 또는 세로 중 작은 쪽의 길이를 기준으로 크기를 조정합니다. 따라서 원본 이미지의 비율이 유지되면서 크기가 변경됩니다.
2. 특정 종횡비 (Specific Ratio): 원하는 특정 종횡비로 이미지를 조정합니다. 종횡비는 가로와 세로의 비율로 표현되며, 일반적으로 가로 크기와 세로 크기의 비율로 표현됩니다. 예를 들어, 4:3, 16:9, 1:1과 같은 종횡비를 선택할 수 있습니다.
3. 자유롭게 조절 (Free Adjustment): 종횡비를 고려하지 않고 이미지의 가로와 세로 길이를 원하는 크기로 자유롭게 조절합니다. 이 옵션을 선택하면 이미지의 비율이 변경될 수 있습니다. 따라서 원본 이미지의 가로와 세로 길이가 왜곡될 수 있습니다.

종횡비 옵션은 이미지 크기 조정 시 원하는 결과와 사용되는 컨텍스트에 따라 선택됩니다. 이미지를 비율적으로 유지하거나 특정 비율로 조정하여 디자인 요구 사항이나 특정 장치에 맞추는 등의 목적에 따라 종횡비 옵션을 선택할 수 있습니다.

• Sampling method selection

샘플링 방법 선택은 이미지 또는 데이터를 생성 또는 조작할 때 사용되는 알고리즘 또는 방법을 지정하는 것을 말합니다. 다양한 샘플링 방법이 존재하며, 선택한 방법에 따라 결과물의 질과 성능이 달라질 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 샘플링 방법은 다음과 같습니다:

1. 랜덤 샘플링(Random Sampling): 데이터나 이미지에서 무작위로 샘플을 추출하는 방법입니다. 랜덤 샘플링은 데이터의 다양성을 보장하고 모델의 훈련 또는 분석에 사용될 수 있습니다.
2. 그리드 샘플링(Grid Sampling): 이미지나 데이터를 규칙적인 격자 또는 그리드 형태로 분할하여 샘플을 추출하는 방법입니다. 그리드 샘플링은 데이터 시각화나 이미지 분할과 같은 작업에 유용할 수 있습니다.
3. 최소 거리 샘플링(Minimum Distance Sampling): 샘플 간의 최소 거리를 유지하면서 샘플을 추출하는 방법입니다. 최소 거리 샘플링은 균일한 분포를 갖는 샘플을 생성하고, 겹치는 샘플을 피하는데 사용될 수 있습니다.
4. 앙상블 샘플링(Ensemble Sampling): 여러 개의 모델 또는 알고리즘을 결합하여 결과를 생성하는 방법입니다. 앙상블 샘플링은 다양한 모델의 예측 결과를 평균화하거나 가중치를 부여하여 보다 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.

샘플링 방법은 데이터 또는 이미지의 특성과 사용 목적에 따라 선택되어야 합니다. 예를 들어, 데이터의 다양성을 중요시하는 경우에는 랜덤 샘플링을 사용할 수 있고, 이미지 시각화를 위해 그리드 샘플링을 사용할 수 있습니다. 샘플링 방법을 선택할 때는 원하는 결과물과 성능 요구 사항을 고려하여 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

• Img2img Alternative

Img2img 대안은 Euler 방법의 역전파를 사용하여 교차 어텐션을 제어하는 기능입니다.

기존의 Img2img 방법은 이미지를 생성하기 위해 순방향으로 샘플링하고, 노이즈를 추가하고, 조건을 적용하는 등의 과정을 거쳐 이미지를 생성합니다. 그러나 이러한 방식은 교차 어텐션을 제어하기 어렵고, 결과 이미지의 품질이 충분하지 않을 수 있습니다.

Img2img Alternative에서는 Euler 방법의 역전파를 사용하여 교차 어텐션을 더 효과적으로 제어합니다. 역전파는 이미지 생성 과정에서 발생하는 오차를 역방향으로 전파하여 노이즈와 조건을 조절합니다. 이를 통해 더 정교한 이미지 생성과 교차 어텐션 제어가 가능해집니다.

이러한 방법을 통해 더 나은 이미지 품질과 더 정밀한 교차 어텐션 제어를 달성할 수 있으며, Img2img 방법보다 더 효과적인 이미지 생성이 가능합니다.

• Highres Fix

Highres Fix는 일반적으로 발생하는 왜곡 없이 한 번의 클릭으로 고해상도 사진을 생성하는 편의 옵션입니다.

일반적으로 이미지를 고해상도로 업스케일링하면 품질 저하와 왜곡이 발생할 수 있습니다. 픽셀화, 경계 흐림, 세부 정보 손실 등이 일반적인 문제입니다.

Highres Fix는 이러한 문제를 해결하기 위한 편의 옵션으로, 일반적인 왜곡을 최소화하고 고해상도 이미지를 보다 자연스럽게 생성합니다. 기존의 업스케일링 알고리즘과는 다른 방식으로 이미지를 처리하여 왜곡을 줄이고 세부 정보를 보존합니다.

이 옵션을 사용하면 사용자는 일반적인 왜곡 없이 고해상도 사진을 쉽게 생성할 수 있습니다. 이미지의 세부 정보와 품질을 보존하면서 더 선명하고 정확한 결과물을 얻을 수 있습니다.

• Reloading checkpoints on the fly

Reloading checkpoints on the fly는 실행 중인 프로세스에서 체크포인트를 동적으로 다시 불러오는 기능입니다.

일반적으로 딥러닝 모델의 학습 과정에서 체크포인트는 학습 중간 결과물이 저장되는 지점입니다. 이 체크포인트는 학습된 모델의 가중치와 다양한 상태 정보를 저장하고 있어, 모델의 학습을 중단하고 다시 시작할 때 사용됩니다.

Reloading checkpoints on the fly 기능은 실행 중인 프로세스에서 체크포인트를 실시간으로 다시 불러올 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 모델의 학습을 중단하고 다시 시작할 때 모델의 상태를 그대로 유지하고, 중간 결과물을 재사용할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 학습 중인 모델을 일시적으로 중단하고 다른 작업을 수행한 후 다시 학습을 시작할 때, 이 기능을 사용하여 이전 상태를 복원하고 모델 학습을 이어갈 수 있습니다.

Reloading checkpoints on the fly는 모델 학습의 유연성과 효율성을 향상시키는 기능으로, 모델 학습을 관리하고 조정하는 데 유용하게 사용됩니다.

• Checkpoint Merger

Checkpoint Merger는 최대 3개의 체크포인트를 하나로 병합할 수 있는 탭입니다.

체크포인트는 딥러닝 모델의 중간 결과물이 저장된 파일로, 학습 중간에 저장된 가중치와 다양한 모델 상태 정보를 포함하고 있습니다. 체크포인트는 모델의 학습을 중단하고 다시 시작할 때 유용하게 사용됩니다.

Checkpoint Merger 탭을 사용하면 최대 3개의 체크포인트를 선택하여 이를 하나의 체크포인트로 병합할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 여러 개의 체크포인트에서 가져온 정보를 결합하여 하나의 통합된 체크포인트를 생성할 수 있습니다. 이렇게 병합된 체크포인트는 모델의 학습을 재개하거나 다른 환경에서 모델을 사용할 때 유용합니다.

Checkpoint Merger는 체크포인트 관리와 모델 업데이트를 편리하게 할 수 있는 기능으로, 여러 개의 체크포인트를 효율적으로 관리하고 필요한 정보를 통합하여 사용할 수 있게 해줍니다.

• Composable-Diffusion

Composable-Diffusion은 한 번에 여러 개의 프롬프트를 사용하는 방법입니다.

프롬프트는 이미지 생성에 영향을 주는 텍스트나 이미지 조각으로, 모델에게 원하는 결과를 안내하는 역할을 합니다. 기존의 방식에서는 하나의 프롬프트를 사용하여 이미지를 생성했지만, Composable-Diffusion에서는 여러 개의 프롬프트를 함께 사용할 수 있습니다.

이를 통해 다양한 아이디어, 스타일, 텍스처 등을 한 번에 모델에 전달하여 다양한 영감을 가진 이미지를 생성할 수 있습니다. 여러 개의 프롬프트를 조합함으로써 더욱 창의적이고 다양한 결과물을 얻을 수 있습니다.

Composable-Diffusion은 이미지 생성에 대한 다양한 프롬프트를 효과적으로 조합할 수 있는 방법을 제공하여, 모델의 창의성과 다양성을 극대화할 수 있습니다.

• No token limit for prompts

Composable-Diffusion에서는 프롬프트에 대한 토큰 제한이 없습니다. 기존의 stable diffusion에서는 최대 75개의 토큰을 사용할 수 있었지만, Composable-Diffusion에서는 이 제한이 없어졌습니다.

이것은 더 긴 텍스트 프롬프트를 사용할 수 있게 되었음을 의미합니다. 더 많은 텍스트를 사용하여 모델에게 원하는 이미지를 상세하게 안내할 수 있습니다. 이를 통해 더 정확하고 다양한 결과물을 얻을 수 있습니다.

프롬프트에 대한 토큰 제한이 없어진 것은 사용자들이 더 자유롭게 창의적인 아이디어를 구현하고 다양한 스타일과 컨셉을 모델에 적용할 수 있도록 도와줍니다.

• DeepDanbooru integration

DeepDanbooru 통합은 Composable-Diffusion에서 제공하는 기능 중 하나입니다. 이 통합을 통해 애니메이션 프롬프트에 대해 Danbooru 스타일 태그를 생성할 수 있습니다.

DeepDanbooru는 컴퓨터 비전과 인공지능 기술을 사용하여 이미지에 대한 태그를 자동으로 생성하는 시스템입니다. 이를 통해 애니메이션 이미지에 대해 자동으로 관련된 태그를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 애니메이션 캐릭터의 이름, 애니메이션 작품의 제목, 장르, 스타일 등과 관련된 태그를 생성할 수 있습니다.

Composable-Diffusion에서 DeepDanbooru 통합을 사용하면 애니메이션 이미지에 대한 프롬프트를 작성할 때 이러한 Danbooru 스타일 태그를 자동으로 생성하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 더욱 편리하게 애니메이션 이미지에 대한 프롬프트를 작성하고, 모델에게 원하는 스타일과 특성을 전달할 수 있습니다.

• xformers

xformers는 성능 향상을 위해 Stable Diffusion 웹 인터페이스에서 제공하는 기능 중 하나입니다. 이 기능을 사용하면 특정 그래픽 카드에서 높은 처리 속도를 얻을 수 있습니다. --xformers 옵션을 명령줄 인수에 추가하여 활성화할 수 있습니다.

xformers는 딥러닝 모델의 효율적인 실행을 위해 Transformers 라이브러리의 최적화된 변형인 'Xformers'를 활용합니다. 이 변형은 모델의 연산량을 최소화하고 병렬 처리를 향상시켜 처리 속도를 높이는 데 중점을 둡니다. 특히 일부 그래픽 카드에서 성능 향상을 제공하며, 대용량 이미지 또는 긴 시간에 걸쳐 실행되는 작업에서 더욱 효과적입니다.

--xformers 옵션을 사용하여 xformers를 활성화하면 선택한 그래픽 카드에서 실행 시간을 단축시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 빠른 처리 속도로 모델을 실행하고, 원활한 작업 흐름을 유지할 수 있습니다.

• Hypernetworks

Hypernetworks는 신경망을 생성하기 위해 사용되는 신경망입니다. 일반적인 신경망은 입력 데이터를 처리하여 출력을 생성하는 역할을 합니다. 하지만 Hypernetworks는 다른 신경망의 가중치나 구조를 생성하는 데 사용됩니다.

일반적으로 Hypernetworks는 작은 신경망으로 구성되며, 이 신경망은 파라미터화된 다른 신경망의 가중치나 구조를 생성하기 위한 파라미터를 출력합니다. 이렇게 생성된 파라미터는 실제 모델의 학습에 사용되며, Hypernetworks는 모델의 가중치나 구조를 동적으로 조정할 수 있는 유연성을 제공합니다.

Hypernetworks는 모델의 파라미터 수를 줄이거나, 모델의 구조를 자동으로 조정하거나, 모델을 다양한 작업에 적용하기 위한 일반화 능력을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 또한, Hypernetworks는 신경망 생성의 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며, 효율적인 모델 학습 및 추론을 가능하게 합니다.

Hypernetworks는 신경망 생성 및 조정을 위한 강력한 도구로서 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.

• Loras (same as Hypernetworks but more pretty)

Loras는 Hypernetworks와 유사한 개념으로, 신경망 생성을 위해 사용되는 아름다운 방법론입니다. Hypernetworks와 마찬가지로 Loras는 다른 신경망의 가중치나 구조를 생성하기 위해 사용됩니다. 그러나 Loras는 추가적으로 시각적으로 더 아름다운 디자인과 표현 방식을 갖추고 있습니다.

Loras는 신경망의 가중치나 구조 생성에 대한 우아하고 직관적인 접근법을 제공합니다. 이를 통해 모델의 가중치 조정 및 구조 변경을 보다 즐겁고 시각적으로 이해하기 쉽게 할 수 있습니다. Loras는 신경망 생성 과정에서 발생하는 복잡성을 줄이고, 모델을 더 직관적으로 조작하고 이해할 수 있도록 돕습니다.

Loras는 기존의 Hypernetworks 아이디어를 더욱 발전시킨 것으로 볼 수 있으며, 신경망 생성에 대한 시각적 요소와 사용자 경험을 강조합니다. 따라서 Loras는 모델 개발자 및 연구자에게 더 흥미로운 작업 환경과 창의적인 실험 방법을 제공할 수 있습니다.

Loras의 아름다운 디자인과 직관적인 표현 방식은 모델 생성 및 조정을 더욱 효과적으로 지원하며, 딥러닝 커뮤니티에서 많은 관심을 받고 있습니다.

• Support for dedicated inpainting model by RunwayML

RunwayML을 통한 전용 인페인팅 모델 지원

이 기능은 RunwayML에서 제공하는 전용 인페인팅 모델을 지원하는 기능을 의미합니다. RunwayML은 인공지능 모델을 구축하고 실행하기 위한 플랫폼으로, 다양한 응용 분야에서 사용되는 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 도와줍니다.

이 기능을 통해 사용자는 RunwayML에서 제공하는 전용 인페인팅 모델을 선택하고 이를 사용하여 이미지 인페인팅 작업을 수행할 수 있습니다. 전용 인페인팅 모델은 고급 컴퓨터 비전 알고리즘과 딥러닝 기술을 활용하여 이미지의 손상된 부분을 복원하고 완전한 이미지로 만들어줍니다.

RunwayML의 전용 인페인팅 모델은 높은 품질의 인페인팅 결과를 제공하며, 사용자는 간단한 인터페이스를 통해 모델을 조작하고 결과를 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 이미지 인페인팅 작업을 보다 효과적이고 편리하게 수행할 수 있습니다.

이 기능은 사용자가 RunwayML을 통해 다양한 전용 모델을 활용하여 이미지 인페인팅 작업을 수행할 수 있는 유연성을 제공합니다. 사용자는 RunwayML의 다른 기능과 함께 전용 인페인팅 모델을 활용하여 창의적이고 풍부한 결과물을 생성할 수 있습니다.

• Aesthetic Gradients

"미학적 그래디언트"는 클립 이미지 임베딩을 사용하여 특정한 미적 요소를 갖는 이미지를 생성하는 기능입니다. 이는 https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients을 구현한 것입니다.

이 기능을 통해 사용자는 클립 이미지 임베딩을 활용하여 원하는 미적 효과를 갖는 이미지를 생성할 수 있습니다. 클립 이미지 임베딩은 이미지의 시각적 특징을 나타내는 임베딩 벡터로 변환됩니다. 이를 통해 특정한 스타일, 색감, 느낌 등의 미적 요소를 지정하여 이미지를 생성할 수 있습니다.

미학적 그래디언트 기능은 사용자가 클립 이미지 임베딩을 입력으로 제공하고, 안정적인 확산(Stable Diffusion) 방법을 사용하여 이미지를 생성하는 과정을 수행합니다. 결과적으로 사용자는 원하는 미적 효과를 갖는 고품질 이미지를 얻을 수 있습니다.

이 기능은 창의적인 이미지 생성에 활용될 수 있으며, 사용자는 다양한 미적 효과를 탐구하고 원하는 이미지 스타일을 구현할 수 있습니다. 또한, 안정적인 확산 방법을 통해 이미지 생성 과정을 더욱 정교하게 제어할 수 있습니다.

• Stable Diffusion 2.0 support 

Stable Diffusion 2.0은 Stable Diffusion 웹 인터페이스의 최신 버전으로, 다양한 새로운 기능과 개선 사항을 제공합니다.

Stable Diffusion 2.0은 안정적인 확산 방법을 사용하여 이미지 생성을 수행하는 고급 알고리즘입니다. 이를 통해 높은 품질의 이미지를 생성하고 원하는 시각적 효과를 구현할 수 있습니다. 2.0 버전에서는 이전 버전의 기능을 개선하고 새로운 기능을 추가하여 사용자 경험을 향상시켰습니다.

새로운 기능과 개선 사항은 다양한 영역에 적용됩니다. 예를 들어, 안정적인 확산 알고리즘의 성능과 속도를 향상시키는 최적화가 이루어졌으며, 추가적인 확장 기능들이 도입되어 사용자들이 더 다양한 이미지 생성 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

또한, 사용자 인터페이스의 사용 편의성과 직관성을 개선하기 위해 다양한 UI 개선 사항이 포함되었습니다. 이를 통해 사용자는 더 쉽게 이미지 생성 작업을 수행하고 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

Stable Diffusion 2.0은 이미지 생성 작업에 대한 새로운 차원을 열어주며, 사용자들에게 더욱 향상된 이미지 생성 경험을 제공합니다. 새로운 기능과 개선 사항을 통해 사용자는 더 다양한 시각적 효과를 구현하고 원하는 이미지를 생성할 수 있습니다.

• Alt-Diffusion support

Alt-Diffusion은 Stable Diffusion 웹 인터페이스의 지원 기능 중 하나로, 안정적인 확산 방법을 사용하여 이미지 생성을 보조하는 기술입니다.

Alt-Diffusion은 Stable Diffusion의 대안인 이미지 생성 기술로, 다른 접근 방식과 알고리즘을 활용하여 이미지 생성의 다양성과 품질을 향상시킵니다. 이를 통해 사용자는 안정적인 확산 방법 외에도 다양한 선택지를 가지고 이미지를 생성할 수 있습니다.

Alt-Diffusion은 안정적인 확산과 비교하여 다른 결과를 얻을 수 있는데, 이는 다양한 이미지 스타일과 특징을 반영할 수 있게 해줍니다. 또한, 안정적인 확산과 Alt-Diffusion을 조합하여 이미지 생성 작업의 다양성과 창의성을 높일 수 있습니다.

Stable Diffusion 웹 인터페이스에서는 Alt-Diffusion을 선택하여 이미지 생성 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 안정적인 확산 외에도 다양한 이미지 생성 기술을 활용할 수 있으며, 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.