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Stable Diffusion ๊ฐœ๋ฐœ ์‹œ

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๐Ÿ› ๏ธ Stable Diffusion ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง ์ผ์ง€

1. Stable Diffusion ํ—ˆ๊น…ํŽ˜์ด์Šค

  • ๊ณต์‹ Docs ์‚ฌ์šฉ: Stable Diffusion์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ์„ค๋ช…๊ณผ ์‚ฌ์šฉ ๋ฐฉ๋ฒ•์ด ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

2. ์Šค์ผ€์ฅด๋Ÿฌ

3. ๊ทธ๋ฆฌ๋“œ ์ด๋ฏธ์ง€ ๋ฐฐ์น˜

  • ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ํšจ์œจํ™” ์ฐธ๊ณ : ์ด๋ฏธ์ง€ ํ”„๋กœ์„ธ์‹ฑ์˜ ์Šคํ‚ฌ๋กœ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
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4. Negative Prompt์˜ ํ•„์š”์„ฑ

  • Negative Prompt์˜ ์ค‘์š”์„ฑ: SD 2.1๋ถ€ํ„ฐ ๋ถ€์ • ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ์˜ ํ•„์š”์„ฑ์ด ๊ฐ•์กฐ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
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5. Diffusers Most Trend

6. Switching out the latent decoder - VAE

  • ์ด๋ฏธ์ง€ ํ€„๋ฆฌํ‹ฐ ๊ฐœ์„ : ์ด๋ฏธ์ง€ ํ€„๋ฆฌํ‹ฐ๋ฅผ ๋ฏธ์„ธํ•˜๊ฒŒ ์กฐ์ •ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
    • VAE(Variational Autoencoder)๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ด๋ฏธ์ง€์˜ ์„ธ๋ถ€ ์กฐ์ • ๊ฐ€๋Šฅ
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์ฐธ๊ณ  ์‚ฌํ•ญ

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  • โš™๏ธ xFormer ํšจ์œจ์„ฑ: xFormer ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•œ ์ตœ์ ํ™” ๋ฐฉ๋ฒ•
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  • ๐Ÿš€ SD ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ: Stable Diffusion ํŒŒ์ดํ”„๋ผ์ธ์˜ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๊ฐœ์š”์™€ ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

์ถ”๊ฐ€๋กœ ํฌํ•จํ•˜๋ฉด ์ข‹์„๋งŒํ•œ ์ •๋ณด

  • ๐Ÿง  ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ: ์ปค๋ฎค๋‹ˆํ‹ฐ์—์„œ ๊ณต์œ ํ•˜๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ ๋ชจ์Œ
    • ์˜ˆ์‹œ: โ€œsunset over a mountain rangeโ€์™€ ๊ฐ™์€ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ
  • ๐ŸŒ ์ธํ„ฐ๋„ท ๊ฒ€์ƒ‰ ํŒ: ํšจ๊ณผ์ ์ธ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ๋ฅผ ์ฐพ๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ฒ€์ƒ‰ ๋ฐฉ๋ฒ•
    • ํ‚ค์›Œ๋“œ ์กฐํ•ฉ, ์˜ˆ์ œ ํ”„๋กฌํ”„ํŠธ ํ™œ์šฉ ๋“ฑ
  • ๐Ÿ“Š ์„ฑ๋Šฅ ๋ฒค์น˜๋งˆํฌ: ๋‹ค์–‘ํ•œ ์„ค์ •๊ณผ ์Šค์ผ€์ฅด๋Ÿฌ์— ๋”ฐ๋ฅธ ์„ฑ๋Šฅ ๋น„๊ต ๋ฐ์ดํ„ฐ
    • ์Šค์ผ€์ฅด๋Ÿฌ๋ณ„ ์ฒ˜๋ฆฌ ์†๋„, ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์‚ฌ์šฉ๋Ÿ‰ ๋“ฑ
  • ๐Ÿ”ง ํˆด๋ง ๋ฐ ํ”Œ๋Ÿฌ๊ทธ์ธ: ๊ฐœ๋ฐœ์— ์œ ์šฉํ•œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋„๊ตฌ์™€ ํ”Œ๋Ÿฌ๊ทธ์ธ ์ •๋ณด
    • Visual Studio Code ํ”Œ๋Ÿฌ๊ทธ์ธ, Jupyter ๋…ธํŠธ๋ถ ๋“ฑ
  • ๐ŸŽจ ์‹œ๊ฐ์  ํŠœํ† ๋ฆฌ์–ผ: ์ด๋ฏธ์ง€ ํ€„๋ฆฌํ‹ฐ ํ–ฅ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ ์‹œ๊ฐ์  ๊ฐ€์ด๋“œ ๋ฐ ํŠœํ† ๋ฆฌ์–ผ
    • ๋‹จ๊ณ„๋ณ„ ์Šคํฌ๋ฆฐ์ƒท๊ณผ ์„ค๋ช… ํฌํ•จ
  • ๐Ÿ’ฆ LoRA ๋กœ๋“œ ์ด์Šˆ
  • ๐Ÿ’  ์ปจํŠธ๋กค๋„ท ์ธํŽ˜์ธํŒ… ์ฐธ๊ณ ์‚ฌํ•ญ

โœจ ๊พธ์ค€ํ•œ ์—…๋ฐ์ดํŠธ์™€ ํ•™์Šต์œผ๋กœ ์ตœ์‹  ํŠธ๋ Œ๋“œ์™€ ๊ธฐ์ˆ ์„ ์œ ์ง€ํ•˜์„ธ์š”!

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