Stable Dffusion WebUI 가이드 (2탄)

2023.10.31 - [이미지 생성 AI 정보] - Stable Dffusion WebUI 가이드 (1탄)

Stable Dffusion WebUI 가이드 (1탄)

Stable Diffusion WebUI 가이드 1탄을 이어서 계속 하겠습니다.

 

반응형

Sampling method

Sampling method는 이미지를 그릴 때 사용할 샘플링 타입을 선택하는 기능입니다. 샘플링 타입이 이미지 생성에 중대한 영향을 주지는 않습니다.

 

다만 이미지 합성할때 어떤 방식으로 합성할것인가인데 모델마다 권장하는 샘플링 방식이 있습니다.

추천을 좀 드리자면

DPM++ SDE Karras 일반적으로 퀄리티가 좋아서 많이 쓰이고 있습니다.
DPM++ 2M Karras 위에거보다 퀄리티는 떨어지지만 좀 더 빠릅니다.
Euler a 색이 옅은 그림이 나옵니다.  

 

직접 여러가지를 하나씩 선택해서 Generate해보고 느껴보시는것을 권합니다.

 

출처: 레딧(https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/zwulvp/a_chart_of_each_sampler_by_output_image_with_the/)

 

Sampling steps

이미지 샘플링 스텝 수를 의미합니다. 스텝 수가 많을수록 이미지도 좋게 뽑히지만 너무 많으면 오히려 품질이 떨어지니 적절한 값으로 조절해야합니다. 최소 20steps는 해주는게 좋습니다.

 

 

Restore faces, Tiling, Hires.fix

 

Restore faces

이미지를 생성하다보면 얼굴이 뭉개지는 경우가 있는데 그럴 경우 보정해주는데에 쓰입니다.

하지만 요즘은 Adetailer 등 extension이라는 기능을 통해 보정을 해서 잘 쓰이진 않습니다. extension은 추후에 다루도록 하겠습니다.

 

Tiling

일반적으로 tiling이라 함은, 예컨대 512x512 이미지를 32x32 타일로 나누어 각각을 처리하는 것을 의미합니다. 이 방법은 병렬 처리가 가능하거나, 메모리가 부족할 때, 또는 배치 크기를 늘릴 필요가 있을 경우에 사용됩니다.

 

하지만 막상 사용해보면 결과가 이상한 타일 패턴이 나오므로 사실 잘 사용되지는 않습니다.

 

Hires.fix

Highres.fix 기능은 큰 크기의 그림을 그릴 때, 작은 크기의 이미지로부터 시작하여 생성함으로써 이상한 모양이 생길 확률을 줄여주는 기능입니다. 이미지의 해상도 업스케일하는 기능인데 좋은 퀄리티 이미지를 뽑을려면 거의 필수적 입니다. 

 

플러그인들은 모두 SD 기본모델을 기준으로 만들어졌기 때문에, 유출판이나 WD모델에서는 원하는 결과를 얻지 못할 수도 있습니다. 그러니 "해보고 되면 좋고, 안되면 어쩔 수 없다"는 마음으로 시도해보세요.

아래는 보통 셋팅할때 쓰는 값입니다.

• 기본 Latent,
• 실사 ESRGAN_4X 또는 R-ESRGAN General WDN 4xV3,
• 애니 이미지 R-ESRGAN 4x+ Anime6B

 

Width, Height

 

width는 이미지의 가로 사이즈를 의미하고 height는 세로 사이즈를 의미합니다.

 

이미지의 크기가 클수록 VRAM의 사용량이 증가하고, 결과물이 나오는 시간도 길어진다는 점은 주의해야 합니다.

특히 인물을 그릴 때, 이미지의 크기를 너무 크게 설정하면 인체의 비율이 이상해지는 문제가 발생할 수 있습니다.
예를 들어, 인간의 다리가 비정상적으로 길어지거나, 상체가 두 개 나타나는 경우가 있습니다. 유출판을 기준으로 할 때, 가로 512 x 세로 768의 크기가 일반적으로 사용되지만, 필요에 따라 조금씩 변형하여 사용해 보세요.

 

Batch count

batch count는 한번에 뽑아낼 묶음 갯수를 의미함 3이라면 grid에 이미지가 3개씩 묶여서 나오고 6이라면 6개씩 묶여서 나옴

 

batch count는 한 번에 생성될 이미지 갯수를 나타냅니다. 예를 들어, batch count가 3이면 그리드에 3개의 이미지가 함께 묶여서 출력되며 이미지가 3개를 얻을 수 있습니다. 다만 그만큼 시간도 3배 걸리긴 하지만 그림을 한번에 여러장을 뽑아보고 싶을때 사용되는 유용한 기능입니다., 6이라면 6개의 이미지가 마찬가지로 함께 묶여서 출력되고 6장의 이미지를 얻을 수 있습니다.

 

Batch size

 

batch size는 batch count를 몇번 돌릴지 결정합니다.

 

CFG Scale

유저가 입력한 프롬프트에 얼마나 충실하게 그림을 그릴지를 결정하는 것이 프롬프트 충실도입니다.

높은 값일수록 입력한 프롬프트에 따라 정확히 그림을 그리려고 하고, 낮은 값일수록 AI의 창의력을 발휘하여 그림을 그립니다. 창의적인 요소를 강조하고 싶다면 값을 낮추고, 프롬프트의 내용이 중요하다면 높은 값을 설정해야 합니다. 하지만 값이 너무 낮으면 프롬프트와 관련 없는 결과물이 나올 수 있고, 반대로 너무 높으면 단순한 결과물이 나올 수 있습니다.

 

보통 모델마다 적정 수치가 있으며

기본 7

최소 2, 최대 15 정도로 사용됩니다.

 

 

Seed

AI가 다양한 결과를 생성할 수 있도록 하는 변수 중 하나가 바로 시드 값입니다.

시드 값이 다르면 같은 설정에서도 전혀 다른 결과가 나올 수 있습니다. 기본적으로 이미지의 품질에는 영향을 주지 않지만, 운이 좋게도 높은 퀄리티의 결과물을 얻을 수 있는 시드 값을 찾을 수 있으니, 여러 가지 시드 값을 시도해보는 것도 좋습니다.

기본적으로 시드 값은 -1(랜덤)로 설정되어 있으며, 다른 사람이 공유한 값으로 설정하면, 같은 조건에서 그 사람과 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

🎲버튼은 시드값을 -1(랜덤)로 바꾸는 버튼입니다.

♻️버튼은 바로전에 사용한 시드값을 사용하는 버튼입니다.

 

 

Script 

 

<X/Y/Z Plot> XY 플롯

이미지 여러 장을 하나의 그리드 형태로 묶어 생성하는 기능입니다.

사용자는 X, Y Type에 체크포인트, CFG, Hires upscaler 등 다양한 설정 옵션을 선택한 후 콤마(,)로 구분된 값을 입력하면 선택한 설정이 적용된 그리드 이미지가 생성됩니다.

 

메모장 버튼이 있는 설정 타입의 경우, 해당 버튼을 클릭하면 값이 자동으로 입력됩니다.

 

이 기능을 사용하면 동일한 프롬프트에서도 모델과 설정 값에 따라 어떻게 이미지가 변하는지 쉽게 확인해볼 수 있다.