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Wan 2.1 는 중국의 알리바바그룹의 통 연구소에서 개발한 시각모델이다. 주로 동영상을 생성하는 AI 으로 잘 알려져 있고 오픈소스로 공개되어있기 때문에 현재는 매우 핫해졌다.
나온지는 꽤 되었지만 이제서야 돌려 보았다. 내 PC 사양에서 720p 동영상은 무리지만, 480p 영상은 생성 가능할것으로 생각된다. 조금 기다리긴 해야 하지만 말이다. RTX 2060 12G 에서 아래 영상 생성하는데 약 30 분 걸렸다. GPU 온도가 60도 미만인것으로 보아 VRAM 이 매우 부족해 보인다. 뭔가 튜닝을 해야할 듯.
파라메터가 14B 와 1.3B 모델이 있는데, 14B 모델을 그대로는 못 돌린다. 너무 느리다. 양자화한걸로 하긴 했는데 성능은 다행이도 그대로인거 같다. 샘플 만큼의 영상이 나온다.
잠재영역(Latent)을 사용하는건 SD와 같은데, 이를 동영상 생성에 맞게 튜닝했다. 그래서인지 굉장히 빠르다.
사용하려면 반드시 ComfyUI 를 사용해야 한다. 최신버전을 설치하고, 모델 4개를 받아 지정된 곳에 넣어주면 준비는 끝. 비디오 메모리가 12G 이기 때문에 조금 많이 기다리긴 해야 하지만 어쨌든 생성은 된다.
사용 방법은 Wan2.1 ComfyUI Workflow 에 잘 설명되어있으니 생략.
처음 치고는 잘 만들었다고 자찬중이다. (이후에도 몇개 더 만들었긴 하지만, 모두 이것보다는 잘 안나왔다) 어쨌든 동영상 생성시에도 좋은 이미지가 필요하다는건 알게 되었다.
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Intel® Pentium® G4560 - PCIe 인식 오류
오래전에 공짜로 받은 CPU 하나가 PCIe x16 기기 인식에 오류가 있다고 했었다. ( Intel® Pentium® G4560 - CPU-Z ) 이에대해 정리해 놓으려 한다. 찾아보면 G4560이 인식 안된다는 글을 몇개 더 볼 수 있는데 필자의 경우 CPU는 인식되지만, PEG 에 연결된 기기가 인식이 안되는 현상이다. 워낙 인기 있었던 CPU 이기 때문에, 많이 팔렸으니 그만큼 불량도 많이 보고되는 것 같다. 2017년 초에는 7.5 만원짜리 CPU가 2코어/4쓰레드라면, 그냥 이거 구매하라는 의미였다. 인텔의 실수이니 마구마구 구매했었다. 그런 CPU가 지금은 중고로 7000원에 거래된다. 워낙 많이 팔려서 그만큼 중고 물량도 많다.
G4560 을 장착한 PC의 PCIe x16 에 아무것도 끼워있지 않으면 BIOS 에 PEG(PCI(Peripheral Component Interconnect) Express Graphics) 포트가 Not Present 으로 나온다.
이 포트가 고장난 경우 외부 GPU 를 연결하면 아래와 같이 "x0 Gen1"으로나왔다. 이렇게 나오면 안되고 "x16 Gen3" 이렇게 나와야 한다. "x0" 은 PEG 슬롯에 삽입된게 감지되긴 했는데 통신이 안된다는 의미다.
고장난 CPU의 뒷면을 찍어보았다.
어디가 잘못되어있는지 보이는가? 아래 사진을 다시 보자. 총 4곳의 연결 부위가 잘못된거 같다. (사진상으로 보는것과 실물을 보는게 다르다. 사진상으로는 핀이 고장난게 잘 안보이는데 실제로 보면 잘 보인다) 하필이면 PEG 의 Tx 를 담당하는 핀이 고장나는 바람에 PCIe 기기와 통신이 안되는 것으로 생각된다.
LGA 1151 v1의 핀아웃이다. 오른편 하단의 초록색으로 된 PEG 포트에 해당되는 핀이 나간게 맞는듯.
LGA1151 v1 핀아웃
참고로 LGA1151 v2 와 v1 은 핀아웃이 유사하다. v2 는 v1에서 RSVD 부분에서 전력을 공급하는 핀이 추가되어있다. 새로 추가된 전력 공급 핀은 8, 9세대 의 i5 급 이상되는 CPU에서만 사용했기 때문에 i3 급 CPU는 완전하게 호환되었다. 그래서 커피타임과 같은 바이오스 개조 마더보드가 나올 수 있었다.
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마더보드의 팬 커넥터에 대해 정리해 보았다.
- 기본적으로 마더보드의 팬은 3핀 또는 4핀 규격이며 3핀은 전압 조절방식, 4핀은 PWM 방식으로 팬의 속도를 조절한다. 특별한 언급이 없는 한 12V 를 사용하며, 1A 까지 전력을 공급한다.
마더보드 4핀 커넥터. 인텔이 정한 규격이다.
- 핀 규격은 아래와 같다.
핀# 설명 색상 색상2 --- ------- ---- ---- 1 GND 검정 검정 2 +12VDC 노랑 빨강 3 Sense 초록 노랑 4 Control 파랑 파랑
1번과 2번 핀이 연결되면 팬이 작동한다. 12V 가 인가되기 때문에 팬이 최대 속도로 회전하며, 그 이하의 전압이 인가되면 회전수가 낮아진다.
3번핀은 팬의 속도를 모니터링하기 위한 핀이다. Open Collector, Open Drain 방식의 신호다.
4번핀은 팬 속도 정밀 제어를 위해 PWM 신호를 전달하기 위한 핀이다. 5V, 5mA, 25kHz 의 신호다. (오차는 있다)
- 팬 핀에 따른 케이블 색상은 제각각이다. 1 번 그라운드는 중요한 핀이기 때문에 공통적으로 검은색이다.
3핀의 경우 검정-빨강-노랑 이 많기 때문에, 색상2를 더 자주보는것 같기도 하다.
- 시스템 전원을 켜자 마자 CPU 팬이 빨리 도는걸 볼 수 있는데, 순간적(몇초)으로 12.6V - 2.2A 까지 허용해 빨리 RPM 을 높일 수 있도록 하기 위함이다.
- 마더보드의 4핀 팬 커넥터에 3핀 팬을 끼워도 되며, 반대로 마더보드의 3핀 팬 커넥터에 4핀 팬을 끼워도 된다. (단 물리적으로 공간이 없는 경우에) 단 이렇게 하면 팬 속도제어가 되지 않을 수 있기 때문에 마더보드 설명서를 확인해보자. 예를 들어 마더보드 4핀 커넥터에 3핀 팬을 연결하고, 마더보드에서 팬 속도제어를 전압으로 설정하면 팬 속도가 제어된다.
- PWM 방식의 팬 제어는 팬의 회전수를 더 정교하게 제어할 수 있다. (하지만 팬의 회전수를 정교하게 제어할 필요가 있는지는 생각해보자. 1000 RPM 과 1010 RPM 은 팬 회전수 센서의 오차 범위 이내고, 실제로도 차이가 없다)
- 마더보드에있는 팬 커넥터에는 이름이 있다. 이름에 대해 설명한다.
1. CPU-FAN
CPU 를 식혀주는 팬을 연결하는 커넥터라는 의미다. 마더보드 제조사에서, 이 포트에 끼우는건 CPU 의 열을 식히는 팬이라고 생각하고 제조한다. 따라서 이 팬 포트는 마더보드에서 특별하게 모니터링 되고 제어되며, CPU 의 온도에 따라 팬의 속도를 제어하는 기능을 가지고 있다. 몇몇 마더보드에서는 이 포트에 연결된 팬의 RPM 이 0 인경우, 알람을 띄우는 기능을 가지고 있기도 하다.
2. SYS-FAN, CHA-FAN
System Fan, Chasis Fan.
마더보드 제조회사마다 부르는 명칭이 다를 뿐 같은 포트다. CPU 의 온도에 연동되어 팬의 속도를 제어하거나, 시스템 전체의 온도에 연동되어 팬의 속도를 제어해주는 기능을 가지고 있다.
3. CPU-OPT, CPU_FAN2, AIO-PUMP, W_PUMP
CPU Optional, CPU Fan 2, All In One Pump, Water Pump.
수냉 쿨러의 수중 모터에 연결하기 위한 팬 커넥터다. 보통 마더보드 팬 커넥터는 12V-1A 규격으로 최대 12W 까지 출력할 수 있지만, 수중 모터는 간혹 이 규격을 넘어서는 경우도 있다. 이런 규격을 만족하기 위해 만든 팬 커넥터다. 보통 12V-2A 규격이다. 수냉 쿨러는 상시 최대 속도로 작동해야 하기 때문에, 속도 제어가 되지 않는 경우도 있다.
가지고 있는 수냉쿨러에 이 포트에 연결하라고 되어있는 경우 반드시 이 포트에 연결해야 한다. 이렇게 이야기하긴 했지만, 12V-2A 가 필요한 수냉 쿨러를 보기 힘들다. 필자가 가지고 있는 3열 수냉 쿨러의 워터 펌프도 12V-0.36A 으로 1A 초과해 사용하는 수랭쿨러가 거의 없다.
4. PUMP-FAN
수냉 쿨러의 라디에이터에 달려있는 팬에 연결하기 위한 포트다.
대부분의 마더보드에 이렇게 이름 지어진 커넥터가 없다. 그냥 CHA-FAN 에 연결하고 CPU 온도에 연동해 팬의 속도를 제어하게 해주면 된다.
5. PWR-FAN
Power Supply Fan.
파워 서플라이의 팬 회전수 모니터링 용 포트. 2015년만 해도 이 포트를 지원해주는 파워 서플라이가 있었는데 요즘엔 없으며, 요즘의 마더보드에서도 이런 이름을 가진 포트가 없다. (필자가 가지고 있는 ASUS P5K 마더보드에 이런 이름을 가진 포트가 있다)
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출시가격은 24만원 정도. 구형 PCI 슬롯이 있는 제품이지만, C236 칩셋이기 때문에 가격은 비쌌다. Sky Lake 와 Kaby Lake 프로세서 외에 XEON E3 12XX V5, V6 CPU 를 사용할 수 있다. (마더보드의 CPU 호환리스트에는 i5-6500, i7-7700 과 같은 i5 이상의 CPU 가 나와있지 않는데, 사용할 수 있다. 필자가 i7-7700K 이 작동하는걸 확인했다) 또한 XEON CPU를 사용하는 경우, ECC 메모리를 사용할 수 있다.
SATA 슬롯이 8개고 SATA-DOM 도 지원된다.
서버용 마더보드답게 ASPEED 사의 VGA 칩셋(AST1400)이 내장되어있다. (이 칩셋은 서버용 초 저 전력 VGA 칩셋이다. 콘솔용이다) 또한 시리얼 포트를 사용한 콘솔을 지원한다. 오디오 기능은 없다. 랙마운트 서버에 사용할 때, 바람이 원활히 불도록 CPU 소켓, 전원 커넥터, 메모리 위치가 변경되어있다.
캐패시터 색상이 금색이다. 뭔가 멋쩌 보인다. 65도에서 136.9년이라는 수명이라고 한다. 초크 모양도 맘에 든다. CPU 전원부는 4 Phase 으로 고효율 전원부라 발열이 적다.
무엇보다 압도적인건 BIOS 들어가보고 놀랬다. 설정할 수 있는게 굉장히 많다. 어쨌든 C236 칩셋이라 풀 스펙이긴 하니 말이다.
Z270 보드 사려고 당근 기웃거리다가 마침 싸게 있길래 재미삼아 구매했다. 1 만냥에 구매했다. 이 마더보드는 현재 3만냥 정도에 판매되고 있다. 다행이 잘 작동한다. 메모리 슬롯 정상, PCIe x16 포트 정상이다.
ASUS P10S-V/4L 의 블록 다이어그램
이제 XEON CPU 를 사야 하남. 문제는 E3 계열 XEON CPU중에서 V5, V6 는 잘 안팔렸기 때문에 구할 수 있을지 모르겠다. (E3 CPU 는 C2XX 보드에서만 사용 가능했기 때문에 많이 안 팔렸다) 그냥 i5-7500 정도 선에서 하나 구할 생각도 하고 있다.
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SDXL 은 다양한 해상도를 가진 이미지로 학습되어있는데, 이 해상도의 기준이 1024 x 1024 이다. 또한 내부적으로 64px 의 디멘션을 사용하기 때문에, 해상도는 64의 배수가 되어야 한다.
학습한 해상도인 1024 x 1024 가 가장 좋고, 512 ~ 1536 사이의 값으로 64 의 배수값으로 사용한다. 전체 픽셀수는 1.04M (1,090,519) 을 넘어서는 안된다.
보통 이미지는 아래 해상도로 생성하면 된다.
해상도 픽셀수 비율
---------- --------- -------------
1344 x 768 1,032,192 1.75:1 16:9
1216 x 832 1,011,712 1.46:1 3:2
1152 x 896 1,032,192 1.28:1 4:3
1024 x 1024 1,048,576 1.00:1 1:1
1536 x 640 983,040 2.40:1 2.39:1
가로/세로를 바꿔서 생성해도 된다. 비율은 16:9 비율이 약 1.77:1 비율임을 생각하면 된다. 참고로 2.39:1 은 시네마스코프 비율이다.
필자의 경우 768 x 1344 를 선호한다. 16:9 에 가장 가깝기 때문에 그렇다. 두번째로는 832 x 1216 을 사용한다. 대략 3:2 비율이기 때문이다.
SDXL 은 생성할 이미지의 비율에 따라 이미지의 구도가 달라지기 때문에, 생성해보다가 구도가 맞지 않으면 다른 걸 사용해도 된다.
아래 이미지를 보자.
1536 x 640
1344 x 768
1216 x 832
1152 x 896
1024 x 1024
모두 동일한 프롬프트와 시드에서, 해상도만 변경해서 생성한 이미지다. 머리 모양과 흩날리는 정도가 이미지 비율에 따라 변경되는걸 볼 수 있다.
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SDXL 에서 VAE 는 FP32 으로 사용하곤 한다. FP16 으로 된 VAE 라도, FP32 으로 변환해서 사용한다. 이렇게 하는 이유가 SDXL 의 경우 VAE 를 사용해 이미지를 변환할 때, NaN 오류가 많이 발생하기 때문이다.
- 그래서 필자도 Stable Diffusion webUI (SDUI) 에서 --no-half-vae 옵션을 주어 사용했다. 이렇게 하면 NaN 이 발생하지 않아 이미지가 검게 생성되는 현상을 없앨 수 있었다. 반대로 이 옵션을 주지 않으면, 매우 자주 발생한다.
여태까지 --no-half-vae 옵션을 주면서 사용하다가, 최근에 이에 대한 패치가 나온걸 알 았다. VAE 에 대한 FP16 FIX 이다. SDXL-VAE-FP16-Fix 에 나와있는
https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/resolve/main/sdxl.vae.safetensors
을 다운로드 받아 사용하면 된다.
- VAE를 받아 SDUI 의 VAE 디렉토리에 넣고 이 VAE 를 사용하도록 세팅한다. 그리고 --no-half-vae 옵션을 사용하고 SDUI 를 실행해보면, 이미지 생성시 아래와 같이 메모리 사용량이 줄어드는걸 볼 수 있다.
SDXL 에서 FP16 VAE 으로 세팅하고 이미지를 생성시 전용 GPU 메모리 사용량
SDXL 에서 FP32 VAE 으로 세팅하고 이미지를 생성시 전용 GPU 메모리 사용량
FP32 VAE 사용시 마지막 단계에서 FP32 VAE 를 사용하기 위해 메모리 사용량이 급격히 (2배) 늘어나는걸 볼 수 있다. 이미지 품질에는 영향이 없기 때문에 FP16을 사용할 수 있으면 사용해야 한다.
- 시간과 메모리 사용량은 아래와 같이 비교된다.
FP32 VAE: 생성시간 4 min. 18.3 sec. A: 8.37 GB, R: 26.08 GB, Sys: 16.0/15.9961 GB (100.0%)
FP16 VAE: 생성시간 3 min. 49.4 sec. A: 5.22 GB, R: 9.99 GB, Sys: 11.2/15.9961 GB (69.8%)
- 또한 HiResFix 나 Upscale 작업시에는 VRAM 이 부족한 경우가 많다. 부족한 경우 Tiled VAE 를 사용할 수도 있지만, FP16을 사용할 수도 있을것 같다. 아니면 두가지 모두 사용하거나 말이다.
- FP16 VAE 를 사용해서 문제가 생기면(검은색 이미지가 생성되면) SDUI 의 아래 옵션을 체크해보자. NaN 이 발생하는 경우 자동으로 BF16이나 FP16으로 변환해 사용한다. BF16 을 사용하는 경우 GPU 에서 지원하는지 반드시 확인해야 한다. 잘 모르겟으면 해제하면 된다.
☑ Automatically convert VAE to bfloat16 ☑ Automatically revert VAE to 32-bit floats
- FP16 VAE 설명을 보면, NaN 이 자주 발생하는건 일부 활성화 값이 너무 크기 때문이라고 한다. 이 값을 조절하기 위해 몇가지 작업을 했다고 한다.
활성화 값이 큰 예시
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남는 PC에서 Stable Diffusion 1.5 를 원활히 돌리기 위해 8G 이하의 GPU 를 구매하려 한다. 중고로 5만원 정도에 SD1.5 에 사용할 수 있는 쓸만한 4G VRAM 을 가진 GPU 를 구매하는게 목표다. 아직은 그이상 투자하려는건 아니다.
VRAM 10xx 16xx 20xx 30xx 40xx 50xx
4G 1050Ti 1650
6G 1060 1660 2060 3050
8G 1070 2060S 3050 4060 5050
- 2025.03.05 현재 가격. 중고 업자에게 구매할 수 있는 가격이며, 직거래하는 경우 더 저렴한 가격에 구매할 수 있다.
모델 VRAM TGP CUDA FP32 PRICE VARIATION
------ ---- ---- ---- ------ --------- ---------------------------
1050Ti 4G 75W 768 2.138T 9만 중고
1650 4G 75W 896 2.984T 11만 중고 GDDR6, TU106, TU116, 1650S
1060 6G 120W 1280 4.375T 13만 중고 3G, 5G, GDDR5, GDDR5X
1660 6G 120W 1408 5.027T 16만 중고 1660S, 1660Ti
2060 6G 160W 1920 6.451T 19만 중고 12G
2060S 8G 175W 2176 7.181T 25만 중고
3050 6G 70W 2304 6.774T 25만
3050 8G 130W 2560 9.098T 32만 GA107 (115W)
4060 8G 115W 3072 15.11T 45만 Ti
5050 8G 100W 2560 12.90T 250$ (예상)
※ 1650 은 기본 모델은 추가 전원 핀이 없지만, TU106, TU116 을 사용한 후기 버전은 추가 전원핀이 있고 전력을 더 소모한다. 이건 장단점이 있는데, 필자처럼 마더보드의 전력을 끌어 쓰지 않도록 구성하는걸 선호하는 경우에는 오히려 좋다. 마더보드의 전력은 CPU와 메모리에 집중해야 한다.
PALIT GeForce RTX™ 3050 KalmX 6GB. 3050 에서 유일한 무소음이다.
※ 글을 쓰다보니 3050이 눈에 보인다. 이건 중고가격도 15만원대다. 3050 은 3가지 버전이 있다.
- 3050 8G (GA106, 130W, 2560, 9.098T, 8핀) * 2022.01 출시
- 3050 8G (GA107, 115W, 2560, 9.098T, 6핀) * 2022.12 출시. MSI 에서 주로 출시했다.
- 3050 6G (GA107, 70W, 2304, 6.774T, X) * 2024.02 출시
3050 8G 인데 115W 인 GPU 가 있어서 찾아봤다. 주로 MSI 에서 발매한 기종으로 아래와 같다. 단종/판매중이라고 쓴 제품은 실제 우리나라에서 수입된 제품이다.
Colorful iGame RTX 3050 Ultra W DUO OC V2 (2팬, 249mm) 단종
Colorful Tomahawk RTX 3050 DUO V2 (2팬, 255mm) 단종
MSI RTX 3050 AERO ITX OCV1 (1팬, 168 mm)
MSI RTX 3050 AERO ITX V1 (1팬, 168 mm)
MSI RTX 3050 VENTUS 2X OCV1 (2팬, 236 mm) 단종
MSI RTX 3050 VENTUS 2X V1 (2팬, 236 mm)
MSI RTX 3050 VENTUS 2X XS (2팬, 205 mm)
MSI RTX 3050 VENTUS 2X XS OC (2팬, 205 mm) 판매중. DVI 커넥터가 있다.
MSI RTX 3050 VENTUS 2X OCV
쓰고보니 3050이 좋아보인다. 에혀.
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2025.03.10 수정
생각을 바꿨다. SDXL 까지 되는걸로 해야겠다. 지금 최소 필요한 용량을 확인해보고 있는 중이다. Tiled VAE 사용해도 최소 6GB 는 필요할 것으로 생각한다.
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요즘엔 4K 이미지에 대한 목표가 없어졌다. 예전엔 그렇게도 생성하고 싶었었는데, 막상 할 수 있게 되고보니 그다지 갈망하지는 않는거 같다.
좀 다른 방법을 소개한다. Tiled Diffusion 플러그인을 사용하는 방법이다. 하는 방법은 아래와 같다.
1. SDUI 에서 Extensions 탭으로 간 후, TiledDiffusion with Tiled VAE manipulations 을 설치한다.
2. txt2img 탭으로 가서 이미지를 생성하기 위한 설정(프롬프트)을 하고, Hires Fix 를 선택한다. 최종 해상도가 4K 이상이 되도록 배율을 선택한다.
3. Tiled VAE 를 선택한다. 최소한 아래와 같은 설정이 필요하고 나머지 2개도 필요하면 체크해준다.
Encoder/Decoder Tile Size 는 가급적 크게 주는게 좋은데, 너무 크게 주면 CUDA error: out of memory 오류가 발생한다. 적당히 크게 세팅하자. 16GB VRAM 의 경우 1536, 96 으로 세팅한다. 8GB VRAM 의 경우 1024, 64 정도면 될것이다. 그 이하의 VRAM 을 사용하면 더 낮게 세팅해도 된다. 최소값은 256, 48 이다.
4. 생성을 눌러 이미지를 생성하자.
콘솔을 보면 아래와 같이 생성되는걸 확인해볼 수 있다.
100%|████████████████████████████████████████| 38/38 [02:51<00:00, 4.52s/it]
100%|████████████████████████████████████████| 76/76 [03:32<00:00, 3.83s/it]
[Tiled VAE]: input_size: torch.Size([1, 4, 320, 192]), tile_size: 96, padding: 11
[Tiled VAE]: split to 4x2 = 8 tiles. Optimal tile size 96x96, original tile size 96x96
[Tiled VAE]: Fast mode enabled, estimating group norm parameters on 57 x 96 image
[Tiled VAE]: Executing Decoder Task Queue: 100%|███████████| 984/984 [00:04<00:00, 213.04it/s]
[Tiled VAE]: Done in 5.675s, max VRAM alloc 3613.766 MB
Total progress: 100%|██████████████████████████████| 76/76 [03:41<00:00, 2.92s/it]
Tiled VAE 사용하지 않은 이미지와 사용한 이미지와는 차이나지 않는다.
VRAM 이 부족하지 않아도 이미지 생성시 GPU가 공유 메모리도 사용하고 있다면 Tiled VAE 를 사용해볼만 하다. 상당히 빨라진다. 필자의 경우 4:59 소요되던 스케일링 작업이 Tiled VAE 를 사용하면 3:45 정도 소요된다.
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- Ubuntu 22.04 -> 24.04 으로 업그레이드 했다.
- 이때문에 Stable Diffusion WebUI도 다시 설치하고, nVidia 드라이버를 다시 설치했는데 실행하고 보니 발열이 많아졌다.
상세하게 말하자면, GPU 의 발열은 줄었는데, CPU 의 발열은 늘었다.
GPU: 80°C -> 75°C
CPU: 70°C -> 80°C
- nVidia GPU 드라이버는 570.86 으로 변경했다. 현재 최신버전이다.
- Stable Diffusion WEBUI 에서의 PyTorch 와 CUDA 버전도 2.1.2+cu121 -> 2.3.1+cu121 으로 달라지긴 했다. 옵션은 동일하다. 메모리도 45% 정도 사용하던게 50% 정도 사용하고 있다.
뭔가 CPU에서 발열이 더 일어나고 있고, GPU 에서 발열이 적게 일어나는식으로 튜닝이 된 느낌이다. 마치, AVX2 를 사용하는 것 처럼 말이다. ( Intel® Core™ i7-7700K 발열 참조 ) 문제는 CPU가 그것때문에 80도가 "유지"된다는거. 순간적으로는 100°C 으로도 올라가는거 같다. 수냉 쿨러를 점검해봤지만 이상 없었다.
- 이미지 생성이 느려진다는건 아니라서 그냥 쓰고는 있는데 뭔가 찜찜하긴 하다. 예정에도 없던 수냉 쿨러 바꿀 준비 해야할지도 모르겠다.
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3.1 절이기도 해서 한복 비슷한 그림으로 그려보았다. 요맘때랑 광복절때 한복을 그려야 겠다는 생각을 한다.
현재 AI 에서는 우리나라 전통 한복을 완전하게 그리지는 못한다. (아마 앞으로도 완전하게는 못그릴거 같다) 특히 옷 매듭이 어렵고, 윗 저고리도 한복처럼 잘 안나온다. 어딘가 일본의 기모노와 중국의 한푸, 치파오가 섞여있는 느낌이다.
생성한 것 중 그나마 비슷하다고 생각되는 걸로 골라 올린다. 오늘 하루종일 이 이미지만 생성한거 같다. CIVITAI 에 올려놓은 한복 LoRA를 사용해 생성했다.
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