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- 분류 기술,IT/스테이블 디퓨전
스테이블 디퓨전에서 샘플러는 이미지에서 노이즈를 제거하는 방법에 대한 정의다. 생성한 이미지의 품질에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 좋은 샘플러를 사용하는건 그만큼 좋은 이미지를 생성할 수 있다는 의미다.
샘플러의 동작 원리 같은건 인터넷을 찾아보자. 필자도 잘 모른다.
이번 Stable Diffusion WebUI 1.6 (이하 SDUI) 버전에서 꽤 많은 샘플러가 추가 되어있다. 샘플러는 "상 미분방정식(Ordinary Differential Equations)" 이나 "확률 미분방정식(Stochastic Differential Equation)"을 푸는 알고리즘이 들어가 있다. 세계적인 수학자 오일러의 방식이나 카를 호인의 방식이 그것이다. 자세한 구현 방법은 생략하겠다.
어쨌든 SDUI 에서 사용할 수 있는 샘플러에 대한 샘플 이미지를 작성해 보았다. 결론부터 말하자면 현재 필자가 사용하는 샘플러는 "DPM++ 2M SDE Heun Karras" 이다.
샘플러도 좋아야 하지만 샘플러와 모델도 맞아야 한다. 모델을 보면 어떤 샘플러를 사용해 튜닝했는지가 나오는데 예전엔 DPM++ SDE Karras 을 많이 사용했다. (필자도 지난달까지만 해도 이걸 썼다)
1. DPM++ 2M Karras
2. DPM++ SDE Karras
3. DPM++ 2M SDE Exponential
4. DPM++ 2M SDE Karras
DPM++ 2M Karras
DPM++ SDE Karras
DPM++ 2M SDE Exponential
DPM++ 2M SDE Karras
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