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한복에 미니스커트 조합이면 어떨까 하는 생각에 생성해본 이미지. 생각보단 좋아서, 그리고 잘 나와서 올려본다.
이런게 AI 를 사용하는 이유라 생각한다. 한복에 미니스커트를 입힌건 학습한게 아니겠지만, 프롬프트를 주면 잘 조합해서 잘 만들어주니 말이다.
생성한 방법: Stable Diffusion - LoRA 적용시 얼굴 변경 문제
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SD로 생성한 그림에 예쁜 옷을 입히기 위해 LoRA 를 사용하곤하는데, 이렇게 하면 얼굴이 변경되는 문제가 있다. LoRA 를 트레이닝 할 때 사용된 이미지에 얼굴이 있고 이게 이미지 생성시 반영되기 때문이다.
그래서 요즘 나오는 의복용 LoRA 에는 일부러 얼굴을 학습시키지 않는 경우도 있다. CivitAI 에서 봐도 이렇게 트레이닝된 LoRA 들이 꽤 보인다. 이런 LoRA 는 얼굴이 변경되지 않기 때문에 이미지 생성하기 편해진다. 문제는 예전에 작성된 LoRA 다. 이런건 답이 없다.
그래서 생각해낸게,
"540x960 에 Hires. fix 를 사용해 1080x1920 이미지를 생성"
하던걸
1. 540x960, Face Editor 사용 (Face Editor 용 프롬프트는 LoRA 제거한 프롬프트로 넣음)
2. img2img 에서 LoRA 제거한 프롬프트를 넣어 SD upscale.
와 같이 진행한다. 이렇게 하니 만족할만한 결과가 나왔다. 얼굴이 거의 LoRA 사용 전의 모습으로 나오기 때문이다. 아래는 그 예이다. 이 이미지에 사용된 LoRA 와 그 해시값은 아래와 같다.
Gini_S2: e2e472c06607, last1234: 301e2ea327fa, ggx_V11: cd7ed3536d8f
참고로 Face Editor 는 https://github.com/ototadana/sd-face-editor.git 를 사용했다.
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접수원 이미지 두번재 이미지 모음.
올리고 보니 포즈가 대부분 비슷하다는걸 느꼈다. 다음번엔 앉아있는걸 생성하는걸 도전해봐야하겠다.
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인터넷에서 재미있어 보이는 LoRA 가 있어 적용해보았다. 접수원, 응접원 의상이다. 영어로는 receptionist 라고 한다.
주로 조끼, 셔츠, 펜슬 스커트, 구두 차림을 의미하는데 조끼를 입은 형상을 생성하기 힘들었다. 이 부분을 LoRA 로 채워준 셈이다.
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갑자기 CPU 팬이 매우 빨리 돌아가서 시끄러워졌다.
CPU 부하 체크해보니 100% 가 나오기도 했다. i3-6100 은 하이퍼스레드를 지원하기 때문에 하이퍼스레드를 제대로 지원하는 소프트웨어를 사용할때만 전체 CPU 점유율이 50%를 넘긴다. 하지만 그런 경우가 많지는 않는데 100% 가 나왔다. 신기해서 캡처했다.
이렇게 점유하면 전력소모가 늘어난다. i3-6100 의 TDP 는 51W 이다. 체크해보니 34.7W 가 나오는데 이정도면 거의 최대치라고 생각된다. CPU 온도도 78도로 많이 높아졌다.
보통 이러면 어디 잘못된데 없을까하고 프로세스를 살펴보겠지만, 이 경우에는 정상이라 그냥 넘어갔다.
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주황색, 적색 헤어를 가진 캐릭터를 그려 보았다. 요즘 나오는 에니 실사 영화에서 예쁜 적발 캐릭터가 하나 없어진 아쉬움에 그려보았다.
전세계적으로 원래 적발도 꽤 흔한건 아니고, 꽤 많은 차별이 있어왔다고 알고 있다. 아니 있다. 역사적으로 이들도 꽤 많은 차별을 받아왔는데, 어느 에니에서 적발 캐릭터를 바꾼다는게 이해가진 않는다. 적발, 차별 정도로 인터넷 검색해보면 쉽게 검색된다. 적발은 아일랜드계에 많이 있는데 아일랜드와 영국의 역사를 참고하면 쉽게 짐작할 수 있다.
Stable Diffusion 에서는 적발이 묘사가 잘 안되는거 같아 오렌지 색으로도 프롬프트를 주어 작성했다.
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출시 당시 6100보다 저렴하지만 6100에 맞먹는 성능을 지녔다면서 인기를 끈 CPU다. 출시당시에는 G4560 이 8만원, 6100 이 12만원으로 기억한다. 내가 마지막으로 사용해본 펜티엄이 Core 시리즈일때이기 때문에 정말 오랜만에 사용하게된 펜티엄이다.
AVX를 지원하지 않는건 좀 아쉽다. (물론 AVX 까지 지원되었다면 i3가 아예 안팔렸겟지) 그래도 AES 는 지원해준다.
벤치는 정말 6100과 비슷하게 나온다.
내장된 그래픽은 HD 610 이다. i3-6100 의 HD 530이나 G4560의 HD 610 이나 그게 그거다.
CPU에 연결된 PCIe x16 이 작동하지 않는다. 뭔가 비정상인거 같긴 하지만, 공짜로 받은거니 그냥 쓰려한다. 다른 부분은 이상없이 잘 작동한다.
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Intel® Core™ i5 7500
Intel® Core™ i3 6100
Intel® Pentium® G4560
Intel® Core™ i7-7700K
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펜티엄 CPU와 메모리 4G 포함 당근에서 4만냥에 구매했다. 현재 H270 ATX 마더보드의 중고 가격은 7만원 정도다. CPU와 메모리에는 관심 없었다. 원래는 M-ATX 폼 팩터를 원했지만 마침 괜찮은 매물이 있어 구매했다.
마더보드에 이상 없다. PCIe 도 잘 작동하고 메모리 슬롯 4개도 잘 인식된다. 부랴부랴 윈11 설치해서 잘 쓰고 있다. 오디오 단에 불이 들어오지 않아서 인터넷 검색해보니 원래 불이 들어오지 않는다. PCIe x16 슬롯의 걸쇠 2곳에 불이 들어온다.
- 바이오스를 2018년 6월 1일 출시된 마지막 버전인 2001 으로 업그레이드했다. 몇달전에 샀던 H110-K 보다 CPU 펌웨어 버전(ME버전)이 낮아 조금 아쉽다.
- 처음 살때에는 보드가 전체적으로 약간 휘어져있었지만 (그래서 저렴하게 구매한거기도 하다), 몇달 사용하고 나니 잘 펴졌다. 당근 판매자도 사용하다가 고장나면 연락 달라고 했었는데 결과적으로 연락 안했다. 역시 ASUS라 좋은듯. 펴지면서 마더보드 고장나는 경우도 흔하기 때문에 이경우는 단지 운이 좋았다고 할 수 있다.
- 전원부는 6 페이즈다. i7-7700K 까지 무리없이 구동할 수 있는 스펙이다.
- 나중에 알았지만 이 마더보드는 채굴용으로 꽤 많이 사용했다고 한다. 나름 검증된 제품이라는 듯 하다. PCIe x1 이 4개나 있고, 총 6개의 장비를 끼울 수 있는데다 가격도 저렴했고 말이다. 당시 이 가격대에서 6개의 PCIe 가 있는 경우가 흔하지 않았다고 한다. 이 제품이 15만원에 판매되었는데, 채굴 붐이 일어났을때는 20만원이 넘었던데다 품절이었다고 한다.
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2일전 배포된 Stable Diffusion web UI 1.3.0 에 버그가 제법 많은것 같다. 버그 리포트가 심심치않게 올라오고 있다. 곧 패치되겠지만 당장 실행안되는것부터 해결해야 한다. 필자의 경우 venv 생성시 pytorch 설치부터 안된다.
git 에는 특정 태그로 되돌리는 기능이 있다. 이 기능을 사용해 1.2.1 으로 되돌린 후 사용하자. 아래와 같이 하면 된다.
# git tag
v1.0.0-pre
v1.1.0
v1.1.1
v1.2.0
v1.2.1
v1.3.0
v1.3.0-RC
# dir launch.py
2023-05-30 오후 12:45 953 launch.py
# git checkout v1.2.1
...
# dir launch.py
2023-05-30 오후 12:47 14,682 launch.py
이렇게 한 후 실행한다.
원래대로 돌아가려면 (특정 버전을 사용하지 않으려면)
# git switch -
를 사용한다.
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Transformer 아키텍처.라고 한다.
몇일전에 xFormers 0.0.20 이 나왔다. 성능이꽤 많이 향상되었다고 해서, 한번 써 봤다.
2023.05.26 현재 Stable Diffusion webUI에서 소스 수정없이 설치되는 xFormers 버전은 0.0.17 이다. 조만간 0.0.20 을 사용하도록 변경할 것으로 생각한다.
필자는 RTX 2060 12G 을 사용하고 있다. nVidia 홈페이지에서 윈도11용 드라이버를 새로 받았고, Stable Diffusion 디렉토리의 venv디렉토리를 지우고, launch.py 를 수정해 xFormers 0.0.20 을 설치했다.
결론부터 말하자면, 꽤 만족할만한 성능 향상이 있었다. xFormers 0.0.17 으로 2:27 걸리던 이미지 생성시간이 XFormers 0.0.20 으로 업그레이드 하니 2:04 이 걸렸다. 20여초나 단축한 셈. 매우 많은 성능향상이다.
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https://github.com/facebookresearch/xformers
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