윈디하나의 누리사랑방. 이런 저런 얘기

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Stable Diffusion - 적발

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.

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Stable Diffusion 에서는 적발이 묘사가 잘 안되는거 같아 오렌지 색으로도 프롬프트를 주어 작성했다.

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Intel® Pentium® G4560 - CPU-Z

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.

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벤치는 정말 6100과 비슷하게 나온다.

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내장된 그래픽은 HD 610 이다. i3-6100 의 HD 530이나 G4560의 HD 610 이나 그게 그거다.

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CPU에 연결된 PCIe x16 이 작동하지 않는다. 뭔가 비정상인거 같긴 하지만, 에혀 그냥 쓰려한다. 다른부분은 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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ASUS PRIME H270-PLUS

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CPU와 메모리 포함 중고로 4만냥에 구매. CPU와 메모리에는 관심 없었다. 원래는 M-ATX 폼 팩터를 원했지만 마침 괜찮은 매물이 있어 구매했다.

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마더보드에 이상 없다. PCIe 도 잘 작동하고 메모리 슬롯 4개도 잘 인식된다. 부랴부랴 윈11 설치해서 잘 쓰고 있다.

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- 바이오스를  2018년 6월 1일 출시된 마지막 버전인 2001 으로 업그레이드했다. 몇달전에 샀던  H110-K 보다 CPU 펌웨어 버전(ME버전)이 낮아 조금 아쉽다.

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- 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. 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.
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Stable Diffusion web UI 1.3.0 - 버그

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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Stable Diffusion - xFormers 0.0.20

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요즘에 가장 핫한 AI 알고리즘이 Transformer 라는 알고리즘이다. 대규모 언어 모델을 구현할때 많이 사용한다. xFormers 는 페이스북에서 만든 Transformers 기반의 성능향상 파이썬 모듈이다 nVidia CUDA 에 최적화되어있다. Stable Duffusion 에도 Transformers 가 있기 때문에, 이 부분을 성능향상시켜준다. 

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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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윈도11 Shell Infrastructure Host 의 CPU 점유율 상승 현상

윈도 11에서 사진 앱을 실행한 후 종료했지만, Shell Infrastructure 라는 프로세스가 계속 작동하는 현상이 발생했다. 이로 인해 CPU 점유율이 코어 1개를 전부 소비하는 현상이 발생했다. 아무래도 이건 버그인듯 한데, MS 에서는 아직 패치를 발표하진 않았다. 인터넷 살펴보니 최소 작년부터 발생한 버그인거 같다.

우선 증상 확인은 아래와 같이 할 수 있다. 작업관리자에서 Sheel Infrastructure Host 가 CPU 를 많이 점유하고 있다.
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해결방법은
1. 앱을 초기화한 후
2. Shell Infrastructure Host 를 강제로 종료하면 된다.

- 앱을 초기화하는 건 아래 사진처럼 설정 - 앱 - 설치된 앱에서, Microsoft 사진을 찾아 들어가면 하단의 초기화 섹션에 "복구", "초기화" 버튼이 있다. 차례대로 눌러준다. 강제종료하는건 작업관리에서 Shell Infrastructure Host  을 선택한 후 상단의 "작업 끝내기" 클릭하면 된다.

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삼성 고속 충전 지원 케이블: EP-DA705, EP-DN975, EP-DX510

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EP-DN975



EP-DA705  3A, 1.0m, 0.9만냥,  22.2g,  2019.05, 25W 충전 지원
EP-DN975  5A, 1.0m, 1.7만냥,  31.9g,  2019.09, 45W 충전 지원, EP-TA845 번들
EP-DX510  5A, 1.8m, 2.31만냥, 56.14g, 2022.01, 45W 충전 지원

노트10+ 번들 케이블: EP-DN970  1.2m
S22U, S23U 번들 케이블: EP-DN980  1.2m

- EP-DN975, EP-DX510은 100W 충전을 지원하는 제품이다. 막상 써보면 전선 굵기가 다른 제품과 차이 많다는걸 알 수 있다. USB 케이블 치고는 구부리는데 힘이 들어간다.

- EP-TA800 충전기(삼성 25W 고속 충전기, 노트10+ 번들) 에서 EP-DN970 (노트10+ 번들) 케이블을 사용해 Galaxy S23 Ultra를 고속충전하려는데, 충전이 되었다 안되었다 해서 케이블을 EP-DN975 으로 교체해보니깐 문제 없었다. 그냥 케이블이 망가진걸지도 모르겠지만 데이터 연결은 정상적으로 되었다. 고속 충전만 안된셈. 어쨌든 방법을 알아냈으니 그걸로 만족. 에혀...
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LoRA 적용시 오류 - output with shape {param} doesn't match the broadcast shape {param}

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Traceback (most recent call last):
  File "C:\stable-diffusion-webui\extensions\a1111-sd-webui-lycoris\..\..\extensions-builtin/Lora\lora.py", line 215, in load_loras
    lora = load_lora(name, lora_on_disk.filename)
  File "C:\stable-diffusion-webui\extensions\a1111-sd-webui-lycoris\..\..\extensions-builtin/Lora\lora.py", line 176, in load_lora
    module.weight.copy_(weight)
RuntimeError: output with shape [4, 320, 1, 1] doesn't match the broadcast shape [4, 320, 3, 3]

이와같이 나오는 이유는 적용하려는 파일(.safetensor, .pt 파일)이 LoRA용 파일이 아니기 때문이다. 이런 파일은 LoRA 의 확장 규격을 사용한 거라, 현재 Stable Diffusion WebUI 에서 사용하려면 LyCORIS 사용해야한다. 파일이름, 파일 크기만 가지고는 LoRA 인지 LyCORIS 용인지 명확하게 구분이 안된다. (그래도 LyCORIS 용 파일은 파일 크기가 수십메라 정도로 작다)

프롬프트도 <lyco:***:1.0> 처럼 사용해야 한다. <lora:***:1.0> 이 아니다.

- 확장 LoRA 는 [*, *, 1, 1] 에서 [*, *, 3, 3] 과 같이 뒤의 2개 숫자가 1 에서 3으로 변경되었다. (이건 프로그래밍에서 4차원 배열 정도로 생각하면 된다) 이게 확장 LoRA 규격이다.

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2023.05.26 추가

Stable Diffusion WebUI 를 최신 버전으로 패치하면 LoRA 로 적용 된다. (LyCORIS 쓸 필요 없다) 기존에는 [*, *, 3, 3] 형식의 LoRA 를 지원하지 않았다고 한다.
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Stable Diffusion - 뒷태 #1

드레스 입은 뒷태. 마치 영화제에 참석한 배우 같은 느낌. 괘 오래전에 생성해 놓았다가 이제야 올린다. 실내에서 찍은 느낌이긴 괜찮다.

역시 손이 문제이긴 하다. 완벽하게 손을 그린건 없고, 그나마 괜찮은것에서 골랐다. 몸과 얼굴의 비율을 놓고 보면 얼굴이 굉장히 크게 느껴지긴 하지만, 그럭저럭 보기 괜찮아서 올린다.

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Stable Diffusion - 위치 #1

wizard dress 와 galaxy 를 프롬프트에 넣어서 생성했다. 생각보다는 잘 나와서, 올려본다.

원래 AI 로 생성하려는 이미지들은 현실에서는 존재하지 않는 이미지로 해야 한다고 생각한다. 좀더 환타지적인 성격을 가진 이미지를 생성하는게 맞지 않는가 생각했고, 그걸 실 사진처럼 뽑아주면 좋겠다는 생각을 하곤 했는데, 그 첫번째다.

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