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UniPC 는 좀 더 적은 스텝에 양질의 이미지를 생성하기 위해 만들어진 샘플러다. #4에는 StableDiffusion 의 초창기 샘플러들도 있어서 잘 사용 안한다. DPM-adaptive 계열은 매우 느리기 때문에 더더욱 사용 못한다.
21. DPM fast
22. DPM adaptive
23. LMS Karras
24. DPM2 Karras
25. DPM2 a Karras
26. DPM++ 2S a Karras
27. Restart
28. DDIM
29. PLMS
30. UniPC
DPM fast
DPM adaptive
LMS Karras
DPM2 Karras
DPM2 a Karras
DPM++ 2S a Karras
Restart
DDIM
PLMS
UniPC
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Stable Diffusion - Sampler #3
필자가 주로 사용하는 샘플러가 DPM++ 2M SDE Heun Karras이다.
- DPM++ : DPM++ 알고리즘 사용. DPM (Fast ODE(Ordinary Differential Equation, 상미분방정식) Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling) 은 2022년에 Stable Diffusion 을 위해 개발된 샘플러다.
- 2: DPM 에서 Second Order 의 의미.
- M: DPM 에서 Multi Mode 의 의미
- SDE: Stochastic Differential Equation. 확률 미분방정식의 의미로 이 방정식의 메소드도 섞여 있다는 의미
- Heun: 카를 호인의 상 미분방정식 해법 메소드도 들어있다는 의미
- Karras: Karras 가 고안한 노이즈 스케줄러를 사용한다는 의미. 기본 스케줄러보다 스텝별로 더 완만하게 제거한다.
14. DPM++ 2M SDE
15. DPM++ 2M SDE Heun
16. DPM++ 2M SDE Heun Karras
17. DPM++ 2M SDE Heun Exponential
18. DPM++ 3M SDE
19. DPM++ 3M SDE Karras
20. DPM++ 3M SDE Exponential
DPM++ 2M SDE
DPM++ 2M SDE Heun
DPM++ 2M SDE Heun Karras
DPM++ 2M SDE Heun Exponential
DPM++ 3M SDE
DPM++ 3M SDE Karras
DPM++ 3M SDE Exponential
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샘플러이름에 a 가 붙은건 Ancestral 이라는 의미다. 이 샘플러는 각각의 스텝에서 노이즈를 추가하기 때문에, 스텝이 달라지면 다른 샘플러에 비해 많이 다른 이미지가 생성된다.
5. Euler a
6. Euler
7. LMS
8. Heun
9. DPM2
10. DPM2 a
11. DPM++ 2S a
12. DPM++ 2M
13. DPM++ SDE
Euler a
Euler
LMS
Heun
DPM2
DPM2 a
DPM++ 2S a
DPM++ 2M
DPM++ SDE
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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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필요에 의해 정리해 놓는다. 총 10가지 인데, 대략 의미는 아래와 같다.
1. extreme facial close up: 최대 얼굴 클로즈업 - 얼굴 - (face portrait 라고도 함)
2. facial close up: 얼굴 클로즈 업 - 어깨 부터 위
3. medium close up: 미디엄 클로즈 업 - 겨드랑이 부터 위
4. bust shot: 바스트 샷 - 가슴 위
5. waist shot: 웨이스트 샷 - 허리 위
6. medium shot: 미디엄 샷 - 배꼽부터 위
7. upper body: 상반신 - 골반부터 위
8. cowboy shot: 카우보이 샷 - 허벅지 중간부터 위
9. thigh above body: 허벅지 상위 샷 - 허벅지부터 위
10. full body: 전신 - 발끝부터 위
Stable Diffusion 에서는 구도는 이미지의 크기에 영향을 받는다. SD 1.5 는 512px x 512px, SDXL 은 1024px x 1024px 이기 때문이 1:1 비율이 아닌 이미지 생성시에는 구도가 다르게 표현되곤 한다.
아래는 위 샷 이미지를 540px x 960px (9:16 비율) 에서 구현하고 업스케일한 이미지다. 같은 프롬프트에서 구도 프롬프트만 변경했다. 구도에 따라 얼굴 형태가 어떻게 바뀌는지 살펴봐야 이미지를 제대로 생성할 수 있다.
1. extreme facial close up
2. facial close up
3. medium close up
4. bust shot
5. waist shot
6. medium shot
7. upper body
8. cowboy shot
9. thigh above body
10. full body
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CivitAI 에 바(Bar) 로라가 올라와있어, 바니와 같이 생성해 보았다. 생각보다는 잘 되어서 올려본다.
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뭔가 고상하고 어려워 보이는 문제를 푸는 장면을 연출하고 싶긴 했지만, 잘 안된다. 특히 어려워보이는 문제를 칠판에 빼곡하게 그리는게 쉽지 않은듯. 프롬프트 문제인감. 그래서 피타고라스의 정리를 쓰는 걸로 했다. 유명한 정리라 학습되어있을 거라고 생각해서다. 역시 뭔가가 학습되어있긴 한거 같다.
가로구도에서는 단상 위에 올라서서 칠판을 가리키는게 안된다. 세로구도에서는 되는 느낌. 구도를 강제로 잡으려면 컨트롤넷을 사용해야 하는데, 거기까지 하는건 힘들다. 그래서 책상위에 올라탄 그림이 그려진다.
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긴 의상들만 모아서 게시한다. 긴 치마 의상은 거의 중국식 의상이기도 하다. 그만큼 AI 쪽에서는 중국의 역할(?)을 무시 못한다. CivitAI 에 자주 중국 의상 LoRA 가 업로드되는거 보면 왠지 부럽기도 하다.
의상은 역시 한복도 아니고 기모노도 아니고 장삼도 아닌 애매한 그림이 나온다. 그래도 맘에 들어서 게시한다.
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전통의상 틱한 뭔가를 만들어 보았다. 대한민국의 전통의상인 한복은 아니다. 결정적으로 옷 고름의 위치가 다르기 때문. 뭔가 한복과 기모노와 장삼이 섞인 느낌. 그래도 맘에 드는게 있어 업로드 한다.
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기타 업스케일러. Nearest 업스케일러를 아주 가끔 사용하긴 하지만, 거의 사용하지 않는다.
Original
Lanczos
LDSR
Nearest
ScuNET GAN
ScuNET PSNR
SwinIR_4x
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