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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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4x- 로 시작하는 업스케일러를 별도로 받아 사용할 수 있다. ESRGAN 계열의 업스케일러다. 4x-UltraSharp 는 여전히 많이 사용되는 업스케일러이기도 하다.
Model Database 에 있는 링크를 통해 받을 수 있다. 모델을 받아 stable-diffusion-webui/models/ESRGAN 디렉토리에 복사하고 SDUI 를 껏다 다시 켜면 사용할 수 있다.
Original
4x-AnimeSharp
4x-UltraMix_Balanced
4x-UltraMix_Restore
4x-UltraMix_Smooth
4x-UltraSharp
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많은걸 생각하게 하지만 이미 충분히 비판받고있다고 생각되고, 앞으로도 그럴거 같아 제가 하고픈 이야기는 안하려 합니다. 사건이 마무리되거나 잊혀질때쯤에 생각나면 글을 공개할 생각입니다.
- 글을 읽다가 도대채 무었을 잘못했느냐에 대한 질문에 대한 답으로 이걸 예로 든 댓글을 봤네요. 전 법을 잘 모르지만 왠지모르게 글에 공감되어 옮겨 적습니다.
민법
제2조(신의성실)
①권리의 행사와 의무의 이행은 신의에 좇아 성실히 하여야 한다.
②권리는 남용하지 못한다.
요즘엔 교육과 홍보가 잘 되어있어서 어떠한 권리가 있다는건 잘 알고 있는데, 그 권리에 대한 보이지 않는 의무에 대해서는 잘 모르는 경우를 제법 보았습니다. 꽤 공감되네요.
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SD 에서 사용할 수 있는 업스케일러를 테스트했다. 예전에 테스트해본결과 "R-ESRGAN General 4xV3"을 주로 사용하게 되었는데, 그걸 정리한거다.
SD webUI 에서는 Extra 탭에서 사용할 수 있다. 프롬프트 없이 가능하고 빠른데다 x4 나 도 x8 도 가능하기 때문에, 게다가 배치작업 (특정 디렉토리의 모든 이미지를 업스케일링 하는 작업)도 가능하기 때문에 자주 사용한다.
Original
ESRGAN 4x
R-ESRGAN 2x+
R-ESRGAN 4x Anime6B
R-ESRGAN 4x+
R-ESRGAN AnimeVideo
R-ESRGAN General 4xV3
R-ESRGAN General WDN 4xV3
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출시되었습니다.
- 공식 체크포인트 파일은 아래에서 받을 수 있습니다.
BASE: sd_xl_base_1.0.safetensors
REFINER: sd_xl_refiner_1.0.safetensors
VAE: sdxl_vae.safetensors
문제는 위의 공식 버전은 FP16 을 사용할 경우 VAE 적용에서 문제생긴다네요. 그래서 VAE 를 다르게 적용해 합본한 파일을 받아 사용해야 합니다. 결과적으로 아래의 통합 파일을 받아서 사용해야 합니다.
- StabilityAI 에서 VAE를 통합한 파일을 다시 배포했습니다. 아래에서 받을 수 있습니다. WebUI 에서는 아래걸 받아 VAE 없이 사용하면 됩니다.
BASE + VAE: sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors
REFINER + VAE: sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors
보름쯤 전에 배포된 0.9 버전보다 더 좋아졌다고 하네요. (그래프 값의 합은 100% 입니다)
사용해보니 메모리. VRAM 과 시스템 메모리 사용양이 많습니다. VRAM 12GB, 시스템 메모리 32GB 도 버겁다는 말이 있네요.
현재 사용하고 있는 제 시스템 사양이 VRAM 12GB, 시스템 메모리 12GB 인데, 체크포인트 로딩하는데 1470초 걸렸습니다. HDD 라 더 걸리는것 같지만 근본적으로 메모리가 부족합니다. 시스템 메모리 64GB 만들어야 할거 같네요.
로딩 이후에는 시스템 메모리 4.5GB, VRAM 8.3 GB 사용하고 있습니다. 이미지 생성시에는 12GB, 12GB 다 차네요. 역시 메모리가 부족합니다. SDXL 생성에 걸린시간은 40초 정도로 SD 1.5 의 20초보다 2배 정도 더 걸립니다.
아래는 SDXL 으로 생성한 그림입니다. 기본이 이정도 퀄리티라면 역시 SDXL으로 바꾸긴 해야겠네요. SD 1.5 오리지널보다 훨씬 많이 디테일이 좋고 프롬프트가 이미지에 잘 반영됩니다. CivitAI 찾아보니 이미 DreamShaper 라는 체크포인트는 SDXL 용으로 Alpha 버전이 올라와 있네요. SD 2 나올때보다 더 폭발적인 반응입니다. 앞으로 SD1.5 에서 SDXL 으로 많이 바꿀거라 생각합니다.
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어제 stable-diffusion-webui 의 1.5 버전이 배포되었다. 주된 변경점은 SDXL 지원이다. 예전글에 쓴적이 있는데 몇가지 특징을 적어줘서 블로그에 옮긴다.
출처: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/11757
1. 가장 큰 변경점이 사전의 크기가 대폭 늘어났다는 거다.
SD1: Tensor(2x77x768)
SDXL: {'crossattn': Tensor(2x77x2048), 'vector': Tensor(2x2048)}
이라고 한다. (파라메터 늘어났다는 의미이고 이걸 텐서로 표현하면 위와 같이 된다는 거 같다)
2. SDXL 을 돌릴때 1024 x 1024 이미지 생성시 VRAM 을 약 12GB 정도 소비했다고 한다. --medvram 옵션을 주었을때 그렇다는거다.
하지만 8GB 만 사용하도록 제한을 두어도 이미지가 생성된다고 한다. 즉 8GB 정도면 실행가능하다는 의미다.
(개발자는 nVidia RTX 3090 24GB 를 사용하는 것으로 알려져 있다)
3. textual inversion 은 작동하지 않는다. (SDXL 용으로 개발해야 할듯)
4. LoRA 도 SDXL 으로 개발된거 빼고는 작동 안한다.
5. 난수 생성기를 CPU 로 설정하고 Stability-AI 에 올라와있는 프롬프트대로 생성시 거의 같게 생성된다고 한다.
6. 여러가지 Attention 최적화 기법이 작동한다고 한다. (xFormers 적용 된다는 의미인듯 하다)
7. --no-half-vae 옵션이 반드시 필요하다고 한다.
8. DDIM, PLMS, UniPC 샘플러가 작동하지 않는다고 한다. (SDXL 용으로 개발해야 할듯)
9. 현재 webUI 에서는 refiner 지원하지 않는다.
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SDXL 소개: Stable Diffusion - SDXL
SDXL 후기: Stable Diffusion XL 1.0 출시
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"[LoHa] Vines あおふじ青藤 Style (With multires noise version)" 이라는 LoRA 가 올라왔길래 사용해보았다. 맘에 들어 게시한다. 윈도 배경 이미지로 쓰고 있다.
참고로
Vines, あおふじ, 青藤(청도)은 "넝굴식물" 의 의미. 다 같은 말이다.이 LoRA 가지고 넝굴식물과 같은 이미지를 만들 수 있다. 여기에 은하수를 더한 이미지가 이 글에 게시한 이미지다.
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"cartoon_portrait_v2" 라는 LoRA 를 사용해서 생성한 그림.
샘플 이미지에 나온 그림들을 보고 생성한그림들이 맘에 들어서 더 작성해 보았다.
아래 이미지들은 내가 즐겨쓰는 프롬프트를 사용해 만든것.
재미있는건 텍스트로 업스케일링이 안되어서, 이미지에서 업스케일링 했다. 그것도 0.1 강도로 말이다. 그외의 방법으로는 뭔가 검은 그림으로 생성되어서 (즉 오류발생해서) 사용할 수 없었다. LoRA 는 잘 적용되었는데 말이다. 아니면 LoRA 가 SD 1.5 체크포인트를 가지고 만들어서 그런걸지도 모르겠다. (확인 안해봤다)
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