고퀄리티 캐릭터 ai 그림사이트 추천 - 스테이블 디퓨전

ai 그림사이트 사이에서 더 좋은 결과물로 실력상승 하고 싶은 사람들을 위한 스테이블 디퓨전 학습 가이드입니다.
스테이블 디퓨전(Stable diffusion)이 ai 그림사이트 중 캐릭터 ai 그림을 만들 때 왜 적합한지 장점과 기능들을 상세하게 알려드릴게요.

| ai 그림사이트를 거치며 변화해 온 당신의 창작 생활

Dall_2, 미드저니가 창작의 패러다임을 바꾸며 사람들에게 한 차례 큰 충격을 안겨 준 이후로, 현재까지 수많은 ai 그림사이트와 프로그램들이 등장하고 있습니다. 공모전이나 과제에 활용할 이미지가 필요해서, 혹은 갑자기 내가 좋아하는 연예인이나 만화/영화 속 등장인물을 커스텀하여 만들어보고 싶어서 ai 그림사이트 추천을 검색합니다. 짧은 시간안에 괜찮은 결과물을 얻을 수 있을 정도로 꽤나 캐릭터 ai 그림 사용에 익숙해진 모습입니다. 그런데, 만들다가 문득 막연하게 이런 생각이 들었던 적 있지 않았나요?

‘지금보다 더 잘 만들고 싶다…!’

어쩌면 여러가지 컨셉으로 많이 만들었을 때 더 재미있을 것 같고, 특유의 어색하고 이상한 느낌을 마주하고 더 자연스럽게 만들어 보고 싶다는 생각이 들었을 수도 있겠습니다.

그렇기에 여러 ai 그림사이트들을 거치며, 한 단계 더 실력 성장하고 싶다는 마음을 먹은 당신에게 추천합니다. 바로 가장 고퀄리티의 이미지를 만들 수 있는 ai 이미지 생성 툴, 스테이블 디퓨전(stable diffusion)입니다. 프롬프트를 입력하기만 하면 됐던 미드저니와 다르게, 스테이블 디퓨전은 다뤄야 하는 기능들이 많아 조금 더 난이도가 있는 생성형 ai 툴입니다. 그렇기 때문에 이번 글에서는 스테이블 디퓨전 학습을 시작하시는 분들을 위해 특징 및 기능에 따른 장점, 모델, 함께 사용하면 좋은 프로그램 등 사용법 전반에 대해 다뤘습니다.

| 스테이블 디퓨전 학습 가이드 ① - 특징

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 Stability AI에서 2022년에 개발한 text-to-image 딥러닝 모델입니다. 오픈소스로 공개되고 웹 버전인 webui가 출시 됐습니다. 그렇기 때문에 사양만 맞는다면 따로 가입 없이 개인 PC에서 무료로 편리하게 사용할 수 있습니다. 대표적인 기능으로는 이미지로 이미지를 생성하는 img2img와 텍스트를 이미지로 변화하는 txt2img가 있습니다.

| 스테이블 디퓨전 학습 가이드 ② - 장점

그렇다면 스테이블 디퓨전으로 ai 그림을 만들었을 때 어떤 메리트가 있을까요? 이 프로그램을 잘 다루면 좋은 이유를 말씀드리겠습니다.

1. 2D, 2.5D, 실사이미지까지 다양한 화풍을 한 번에 제작할 수 있습니다.
스테이블 디퓨전 webui를 사용할 때는 checkpoint라고도 불리는 ai 모델을 다운받아야 합니다. 화풍이나 스타일을 선택한다고 생각하면 되는데요, 모델을 기반으로 원하는 프롬프트를 입력해서 다양한 형태로 변형이 가능합니다. 모델은 크게 스테이블 디퓨전에서 만든 기본 모델과 특정 데이터가 더 학습 된 미세 조정 모델로 나눠집니다. 이런 모델들을 활용해 커스터마이징 한다면 얼마든지 멋있는 그림이나 실사 이미지를 효과적으로 만들어 낼 수 있습니다.

2. 밀도 높은 디테일로 차별화 된 퀄리티의 작품을 만들 수 있습니다.

스테이블 디퓨전 ai 그림은 부가적인 기능들을 활용해 섬세하게 조절하면서 만들어 낼 수 있다는 장점이 있습니다. 각각의 기능들을 소개하면서, 해당 기능이 지닌 효과들에 대해 알려드리겠습니다.

- Controlnet: 구도나 피사체의 자세를 복제해 피사체의 위치나 모습을 정할 수 있습니다. 외곽선과 인체 자세를 감지합니다.

- Inpaint&Outpaint: Inpaint는 마스크를 사용해 이미지 특정 부분만을 바꿀 수 있는 방법입니다. 새로 이미지를 만들지 않아도 부분적으로 수정할 수 있어
  옷이나 얼굴 등을 수정할 때 유용합니다. Outpaint로는 이미지를 확장할 수 있어, 원본에서 보이지 않는 주변 배경을 임의로 채워 사용할 수 있습니다.

- SAM: segment anything model의 약자로, 배경을 생성하고 수정할 수 있습니다.

- Wildcard: 프롬프트를 랜덤으로 생성해주는데, 이 기능을 사용하면 다양하게 컨셉을 variation을 할 수 있습니다.

| 스테이블 디퓨전 사용법 ①- 어떤 모델을 사용할 것인가

앞서 모델에 대해서 말씀 드렸습니다. 모델이 학습한 이미지에 따라서 생성할 수 있는 결과물의 스타일이 달라지기 때문에 모델 선택은 스테이블 디퓨전 학습에 있어서 핵심적인 역할을 한다고 할 수 있습니다.

1. 모델의 중요성 및 고려사항

- 결과물의 퀄리티: 모델은 데이터셋과 그 데이터셋에서 학습한 패턴을 기반으로 이미지를 생성합니다. 따라서 고퀄리티의 데이터셋에서 학습한 모델은 더욱 자연스럽고 높은 해상도의 이미지를 생성할 수 있습니다.

- 목적: 필요한 이미지의 스타일을 생각한 후에, 목적에 맞는 데이터를 학습한 모델을 선택해야 합니다. 애니메이션이나 실사 이미지 등 목적을 고려해 적절한 모델을 찾아보세요.

- 자원 사용량: 동일한 모델에도 여러 버전이 존재하며, 용량도 다를 수 있습니다. 사용자의 환경에 맞는 버전의 모델을 선택하는 것이 좋습니다.

2. 모델 다운로드 받을 수 있는 곳

스테이블 디퓨전에서 사용되는 모델을 다운받을 수 있는 대표적인 사이트들 입니다.
- Huggingface( https://huggingface.co/ )
- Civitai ( https://civitai.com/ )

| 스테이블 디퓨전 사용법 ② - Lora, Embedding, VAE

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 함께 사용될 수 있는 여러 기술 중 로라(Lora), 임베딩(Embedding), VAE(Variational AutoEncoder)는 이미지 생성과 변환에 있어 다양한 장점을 가지고 있습니다. 각 기술의 특징과 장단점을 설명드리겠습니다.

1. 로라 (Lora): 드림부스 기반으로 기존 모델에 피사체를 학습시켜 모델 전체의 스타일에 영향을 줍니다.

1) 장점
- 정밀성: 로라를 통해 얻어진 결과는 상세하며, 높은 해상도를 지원합니다.

- 유연성: 다양한 작업과 연계 가능합니다. 이미지 향상, 스타일 전송 등에 유용하게 사용될 수 있습니다.


2) 단점
- 학습 요구: 효과적인 결과를 위해 충분한 데이터와 학습 시간이 필요합니다.

- 자원 소모: 고해상도 작업에는 상당한 계산 리소스가 필요할 수 있습니다.

2. 임베딩 (Embedding): 로라와 달리 모델에 영향을 주지 않고 프롬프트를 추가적으로 학습하는 것이며, textual inversion이라고도 부릅니다.

1) 장점
- 차원 축소: 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 변환하여 연산 및 시각화에 용이합니다.

- 유사성 파악: 임베딩된 데이터 간의 거리를 통해 유사성을 쉽게 파악할 수 있습니다.

2) 단점
- 정보 손실: 차원을 축소하는 과정에서 일부 정보가 손실될 수 있습니다. 영향력이 작아 특징이 100% 반영되지 않는 것을 의미합니다.

3. VAE (Variational AutoEncoder): 딥러닝 기반의 생성 모델로, 이미지 생성 및 변환에 널리 사용됩니다.
1) 장점
- 확률적 접근: 데이터의 잠재적 특성을 학습하며, 다양한 결과 생성이 가능합니다.

- 재구성 능력: 입력 데이터를 재구성할 수 있으며, 노이즈 제거나 이미지 향상 등 보정에 활용합니다.

2) 단점
- 학습 복잡성: VAE의 학습은 복잡하며, 최적의 하이퍼파라미터 선택이 중요합니다.

- 모드 붕괴: 때로는 특정 패턴이나 스타일에 치우친 결과를 생성할 수 있습니다.

| 스테이블 디퓨전 사용법 ③ - 익스텐션(extensions)

스테이블 디퓨전의 확장기능 익스텐션은 사용 시 불편했던 부분들을 편리하게 사용하거나, 이미지 생성 변환 작업을 효과적으로 수행하는 데 도움이 됩니다. 익스텐션은 스테이블 디퓨전 학습과 적용 과정을 보다 효율적으로 만들어주기 때문에 작업의 목적과 필요성에 따라 적절히 선택하여 사용하는 것이 좋습니다. 함께 활용하면 효과적인 익스텐션을 몇 가지 추천해드리겠습니다.

1. TensorBoard
TensorBoard는 TensorFlow와 함께 제공되는 시각화 도구입니다. 학습 과정에서의 중간 결과를 시각적으로 확인하거나, 모델의 구조와 텐서 흐름을 파악하는 데 도움을 줍니다. 스테이블 디퓨전을 사용하면서 학습 과정의 진행 상황이나 결과물을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

2. Weights & Biases
Weights & Biases는 딥러닝 실험의 로깅 및 시각화에 특화된 도구입니다. 다양한 실험의 결과를 기록하고, 서로 다른 설정 간의 성능을 비교하거나 최적의 하이퍼파라미터를 탐색하는 데 유용합니다.

3. NVIDIA APEX
NVIDIA APEX는 GPU를 최대한 효율적으로 활용하여 딥러닝 연산 속도를 향상시키는 라이브러리입니다. 스테이블 디퓨전과 같은 복잡한 모델을 빠르게 학습하고자 할 때 유용합니다.

4. Grad-CAM
Grad-CAM은 딥러닝 모델의 예측을 시각화하기 위한 도구로, 어떤 부분이 모델의 결정에 크게 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 스테이블 디퓨전과 함께 사용하면 생성된 이미지에 대한 모델의 "주목" 부분을 이해하는 데 도움이 됩니다.

5. ONNX
ONNX(Open Neural Network Exchange)는 딥러닝 모델의 포맷을 변환해주는 도구입니다. 스테이블 디퓨전 모델을 다양한 프레임워크에서 호환되도록 변환하거나 배포하기 위해 사용할 수 있습니다.

| 마무리하며

ai 그림사이트를 잘 활용하는 것은 능력이 될 수 있습니다. 글로벌 기업이나 게임/일러스트 산업에서는 ai 그림 프로그램의 사용을 장려하는 추세니까요. 가상인물을 활용하는 시장이 커지면서 ai 모델에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 여러 외주 사이트들에서는 이미 카테고리도 생기며 부업의 영역으로도 자리잡았고요. 그러니 아마추어로 시작해 프로의 결과물까지 나아갈 수 있다면, 앞으로 더 멋진 일들이 펼쳐질지도 모릅니다.

전문가 수준의 고퀄리티 캐릭터 ai 그림 제작 능력을 키우고 싶다면, 패스트캠퍼스의 Stable Diffusion을 활용한 2D/2.5D/실사 이미지 제작 강의로 시작해보는 것은 어떠신가요? 스테이블 디퓨전의 시작부터 차이를 만들어 내는 고급 기술까지 프롬프트를 제대로 알고 쓰는 방법을 가르쳐드립니다.

📌 2D 애니메이션, 반실사 2.5D 일러스트, 컨셉 이미지, 실사 가상모델 그리고 영상 제작법으로 상상만 하던 이미지 완벽하게 구현하기
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