윈디하나의 누리사랑방. 이런 저런 얘기

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분류 기술,IT/스테이블 디퓨전
Stable Diffusion - FastSD CPU

"FastSD CPU" CPU 만을 사용해서 이미지를 생성한다. LCM 이나 OpenVINO 를 사용하는듯.

예전에 한번 써보고 관심 없었는데, 갑자기 CPU 로 사용하는건 어떨까 해서 찾아봤다.

스텝은 4 이하로 설정하는게 핵심이다. 4 이하로 설정해도 품질이 좋은 이미지를 생성하기 위해 여러가지 작업을 한다. 물론 그렇지 않은 모델보다는 떨어지지만, 속도가 매우 중요한 경우에는 이 방법밖에 없다.

i7-7700K 에서 1장 생성하는데 약 30초 정도 걸린다. 품질도 생각보다는 좋다.

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아래와 같이 LCM-LoRA 모델을 사용했다. OpenVINO 로 사용해도 속도는 크게 달라지지 않았다. OpenVINO를 사용해 성능을 향상시키려면 최신 CPU가 필요한것 같기도 하다. 예를 들어 AVX-VNNI 를 지원하는 CPU 말이다. (OpenVINO 는 AVX2 를 지원하는 CPU 에서 사용할 수 있다)

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Stable Diffusion - LCM(Latent Consistency Model)
FastSD CPU
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분류 기술,IT/하드웨어 정보
Intel® Core™ i7-7700K 발열

Stable Diffusion 에서 성능을 강화한 모델을 CPU 로 돌려보았다. CPU만으로 생성한건 Stable Diffusion - FastSD CPU 을 읽어보자.

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CPU 사양은 i7-7700K 인데, 결론은 계속 못 돌릴것 같다. 발열이 너무 심하다. TDP 91W 라는 수치가 믿기지 않을 정도의 발열이다. 80°C 넘는건 기본(80°C 는 CPU 의 1차 발열 제한 수치다) 이고 100°C 에 육박한다. 스로틀링 걸린거 같은데 7700K 가 망가질까봐 더이상 돌려보지 않았다.

※ i7-7700K 의 열 사양

- TDP: 91W
- Thermal Solution: PCG 2015D (130W)
- T JUNCTION: 100°C

105°C 넘어가면 아예 CPU 가 종료(시스템 종료)되는걸로 알려져있다.

Stable Diffusion 을 돌린거라 코어 4개가 모두 사용중이고 아마 AVX, AVX2 를 사용할걸로 생각한다. 원래 AVX 를 사용하면 발열이 심해지기 때문에 어느정도는 있을거라 생각했지만, 이정도일줄은 몰랐다. 이건 그냥 못 쓰는 거다. 게다가 수냉이기 때문에 코어 히트싱크 부근에 물이 끓어 순간적으로 기포 생길까봐 무서워서 못하겠다. (염려된다는거지 실질적인 문제가 있다는건 아니다)

- 차라리 GT 1030 이라도 쓰는게 좋아 보인다. 이건 발열이라도 없으니 말이다. 에혀. 인텔의 삽질을 내가 느낄줄이야. 나중에 AMD 로도 해봐야 겠다.
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분류 기술,IT/스테이블 디퓨전
FLUX.1 Dev - 이미지 생성형 AI

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Stability AI 의 Stable Diffusion 3 (SD3) 가 주춤한 사이 FLUX.1 이 공개되었습니다. 8월 1일에 공개되었는데 이제 주목하게 되었네요. Stable Diffusion 시리즈를 만든 개발자 중 일부가 나와 Black Forest Labs 라는 회사를 차렸는데, 이 회사의 첫번째 생성형 AI입니다. 독일 회사입니다.

FLUX.1 의 성능이 매우 좋다고 해서 관심을 많이 가지고 있습니다. 전 아직 안 써 봤습니다만, SD3 보다는 좋아보입니다. SD3 는 라이선스에 이슈가 있어서 아직까지는 대중화 될지 안될지 모릅니다. FLUX.1 의 경우 특히 "손"도 잘 그리는것으로 알고 있습니다. 엄청난 성능에 SD3 로는 대응이 안되어서 Stability AI 에서는 SD 3.1 을 내놓을 예정이라 합니다.

현재 SD 는 개발사에서 제공한 모델이 주류가 아닙니다. SD1.5 의 경우 개발사에서 제공한 모델보다는, 수많은 사용자들이 만든 모델들을 사용하고 있고요, Dreamshaper 8 정도가 유명합니다. 저도 제가 병합한걸 쓰고 있습니다. SDXL 의 경우 개발사에서 제공한 모델 보다는, 사용자들이 학습시킨 Pony Diffusion 이나 Animagine XL, JuggernautXL v9 기반의 모델이 더 널리 쓰이고 있죠. 심지어 Novel AI 3 도 SDXL 기반으로 알려져 있고 꽤 성능이 좋죠. 이후에 나온 SD3 나 FLUX.1 도 마찬가지일거라 생각합니다. 사용자들이 학습시키려면 라이선스가 중요한데 일단 SD3 는 사용하기 어렵겠네요. 약 6개월 정도 후면 사용자들이 학습시킨 모델이 나올텐데 이떄쯤에 판가름 되겠죠.

FLUX.1 은 Pro, Dev, Schnell 의 3가지로 제공되는데 Pro 는 유료고, 공개된 건 Dev 와 Schnell 입니다. 120억개 파라메터를 가지고 있습니다. "Schnell"은 4스텝 고속 추론 모델이라 성능이 더 좋은 "Dev" 모델이 주가 될겁니다. 약어로 "FLUX.1 D"라고 부르네요. 아직 Stable Diffusion WebUI (SDUI) 에서는 지원이 안되고, Stable Diffusion WebUI Forge (SDF) 에서 지원된다고 하네요. SDF 는 예전에 VRAM 이 낮은 기기에서도 느리지만 이미지 생성이 되어서 한때 잘 썼었는데요, 다시 보니깐 반갑네요. (물론 같은 파라메터를 주어도 SDUI 와 유사한 이미지를 만들지 않습니다. 내부 알고리즘이 호환이 안되는거라서요)

FLUX 라는건 "선속"이라는 의미입니다. 특정 공간에서의 어떤 물리량의 "흐름"을 의미합니다. 주변에서 흔히 볼 수 있는 FLUX 라는 용어는 광선속을 이야기할때 주로 사용합니다. 광선속의 단위가 루멘, 칸델라, 럭스이고, 조명 기구의 밝기를 나타냅니다. 단위 면적당 광자의 흐름을 나타내죠.

Black Forest Labs
GitHub - black-forest-labs/flux: Official inference repo for FLUX.1 models

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FLUX.1 Dev 사용하기
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분류 이야기
천리안 서비스 종료

굉장히 오래 전부터 써 오던 서비스가 결국 종료된다고 하네요.

천리안입니다. 한 30년 넘게 써 왔던거 같네요. PC통신을 천리안으로 처음 시작했기 때문에 감회가 남다르네요.

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메일까지 종료되기 때문에 메일 주소부터 옮겨야 합니다. 카드부터 시작해서 도메인 등등 다 옮겨야 하네요. 어쨌든 꽤 큰 작업이 될듯 합니다. 나우누리도 서비스 종료된지 오래고, 결국 PC통신의 유물들이 모두 종료되었네요.

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나우누리 서비스 종료
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분류 기술,IT
AGESA 1.2.0.cc  와 싱크클로즈(Sinkclose) 보안 취약점


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싱크클로즈 취약점은 AMD CPU 에서 발견된 취약점으로, ring 0 모드 (커널 모드)에서 SMM (System Management Mode) 락이 활성화되어있어도 SMM 설정을 변경할 수 있는 취약점이라고 합니다. SMM 설정의 변경은 주로 AGESA 설정을 변경 (버전 변경) 할 때 사용합니다.

게스트 메모리 취약점, SMM 락 바이패스 취약점이라고도 합니다. IOActive 라는 보안 업체에서 발견했고, Sinkclose 라는 이름을 붙였습니다.

현재 패치가 나와있는 상태입니다. 바이오스를 패치해야하며,

Ryzen 3000 번대: AGESA 1.2.0.cc
Ryzen 4000 번대: AGESA 1.2.0.cb
Ryzen 5000 번대: AGESA 1.2.0.cb
Ryzen 7000 번대: AGESA 1.2.0.1
Ryzen 8000 번대: AGESA 1.2.0.1

으로 업데이트 하면 됩니다.

제가 사용하는 마더보드는 바이오스가 아직 안 나왔네요.

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https://www.amd.com/en/resources/product-security/bulletin/amd-sb-7014.html


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2024.10.09 AGESA 1.2.0Cc 바이오스 업데이트 완료!

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분류 기술,IT/스테이블 디퓨전
Stable Diffusion - 레인보우와 드레스

CivitAI 에서 비슷한 그림을 보고 내 식대로 따라 만들었다. 역시 이미지는 영감을 잘 받아야 좋은 이미지가 나온다. 역시 사진은 빛을 어떻게 담느냐고 AI 에서도 마찬가지다. 빛을 어떻게 표현하느냐가 관건이다.

LoRA 를 괘 많이 사용해서인지 얼굴 표현하는것도 잘 안되었다. 결국 ADetailer 를 사용했다.

날갯짓 하는 포즈도 여러개 나오긴 했는데 전부 손가락 표현이 이상해서 모두 삭제. 에혀.

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분류 기술,IT/스테이블 디퓨전
Stable Diffusion - 미녀 #8 Part2

메이크업은 좋은데 눈매가 내가 원하는 눈매는 아니다. 뭔가 깊은 생각에 잠겨있는듯한 눈매가 좋아서 말이다.우수(憂愁, 근심 걱정)에 젖은 눈매가 나오긴 하는데 그건 좋아하진 않는다.

이건 메이크업 한 눈매다. 어쨋뜬 맘에 드는 12장 추려 올렸다.

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Stable Diffusion - 미녀 #8 Part1

체크 포인트 바꾼 김에 한번 생성해보았다. 여태까지는 메이크업을 안한 얼굴이었는데, 이번에는 메이크업 관련 프롬프트를 주었다. 그래서인지 얼굴이 조금 더 하얗게 나왔다. 붉은 입술도 아마 그래서 나온거 같다.

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ASUS PRIME H270-PLUS 의 32GB 메모리 모듈 지원

H270 마더보드에 32GB  메모리 모듈을 설치했다. 결과적으로 잘 작동했다.

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스펙상으로, i7-7700K 는 최대 64GB 메모리를 지원하고, 마더보드에서도 최대 64GB 메모리를 지원한다고 되어있긴 하지만, 32GB 메모리 모듈을 지원하는지는 확실하지 않았다. 지원될 것이란 생각은 했었지만 말이다.

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i7-7700K 의 메모리 사양


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ASUS PRIME H270-PLUS 마더보드의 메모리 사양



그래도 설치해보니 잘 인식된다. 부팅도 이상 없이 잘 되었다. CPU는 i7-7700K, 마더보드 바이오스는 최신 버전인 2001 을 사용했다.

128GB 에 도전해봐야 하남.
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Samsung DDR4 32G DDR4-3200AA PC4-25600 x 2 구매

당근에서 구매. 개당 6만원씩 2개 구매했다. 파트넘버는 M378A4G43AB2-CWE 으로 PC4-12800 32GB 메모리 모듈이다.

잘 인식되고 메모리 테스트도 해봤는데 이슈 없다. 원래 메모리는 중고거래에 주의해야할 만한 사항이 없다. 초기 불량이 있는게 아닌이상, 고장이 나질 않는 제품이기도 하다. 그래서 중고거래에 꺼리낌이 없다.

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4000MHz 으로 오버 시도해봤지만 안되었다. 일단 포기. 나중에 시간나면 3600MHz 는 해볼 생각이다.

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메모리 달아놓고 바로 가상 메모리를 없앴다. 10GB 정도의 가상메모리를 사용했었는데 기존보다 32GB 가 증설되었으니 필요 없어진 셈이다. 가상메모리를 사용하지 않으면 꽤 빨라진다.

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가상 메모리를 0 MB 으로 변경했다.


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2024.08.10

DDR4-3600 으로 오버클럭 했다. 전압은 1.25 V 로 했다. 다른건 건드리지 않았다. CL 은 26으로 설정된듯. CL값이 높긴 하지만 그래도 이게 더 빠르기 때문에 이대로 사용할 생각이다.

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Infinity Fabric 과 1:1 로 매핑되어있다.

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