이 레슨에서는 암스테르담에서 술을 마시는 여성의 사실적인 초상화를 만들어 보겠습니다.

전제 조건

뚱뚱한 고양이를 만들고 실제 사람을 만들 준비가 되었으며 개인 창작 영역을 활성화하고 로그인했어야 합니다. 시작하겠습니다.

수업 목표

• 모델 검색 방법 알아보기
• 모델을 선택하고 시스템에서 사용

이 레슨에서는 나오미 캠벨과 같은 슈퍼모델이 아닌 모델 작업 방법을 알려드립니다. 1강에서는 SDXL이라는 모델을 사용했습니다. 모델은 단순히 AI 애플리케이션에서 사용되는 컴퓨터 파일의 한 유형입니다. 이것(지나치게 단순화)만으로도 '모델 다운로드' 또는 '모델 선택'의 의미를 충분히 이해할 수 있습니다. 이 튜토리얼의 끝에 모델에 대한 자세한 정보가 나와 있습니다.

WebUI 을 열고 모델을 사용해 보겠습니다:

1단계: /concepts 입력하여 목록 보기

브라우저에서 이 페이지를 북마크에 추가할 수도 있습니다.

기본 모델이라고도 하는 사실적인 "전체" 모델을 찾고 있습니다. 태그별로 찾아보거나 원하는 것을 검색할 수도 있습니다.

/concept /검색:현실적

A good one to start with is <photon>

2단계: 이 프롬프트 복사

누가, 무엇을, 어떻게, 어디서 하는지 순서대로 설명하는 것이 좋습니다. 예를 들어

/render <photon> A portrait of a beautiful 21 year old Swedish woman drinking a beer next to the river in Amsterdam

이렇게 해도 좋은 결과를 얻을 수는 없지만 아직 끝나지 않았습니다. 네거티브 없이 프롬프트하면 손이 이상하고 사실적이지 않은 사진이 나올 수 있습니다. 이 문제를 해결해 봅시다.

음수 반전을 사용하는 방법을 배우거나 #boost와 같은 편리한 단축키를 기억하는 것만으로도 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

3단계: 더 나은 결과를 위해 recipe 또는 Adetailer 추가하기

포토톤은 안정된 디퓨전 1.5 모델이므로 프롬프트에 /adetailer 을 추가하여 애프터 디테일러 기능을 사용할 수 있습니다.

유용한 프롬프트 템플릿 모음인 레시피 시스템을 사용할 수도 있습니다. 레시피를 입력하면 목록을 볼 수 있습니다. 인기 있는 것은 #boost

모든 것을 종합해 보세요:

/render <photon> #boost /adetailer A portrait of a beautiful 21 year old Swedish woman drinking a beer next to the river in Amsterdam

다음과 같은 종횡비 바로 가기를 추가할 수도 있습니다. /portrait

그 결과는 밤낮으로 달라집니다! 그런 다음 Inpaint 을 사용하여 손과 기타 결점을 계속 개선할 수 있습니다.

유용한 팁:

• 이미지당 하나의 기본 모델. 이미지에 여러 모델을 추가할 수 있지만 마지막으로 언급한 '전체 모델'(체크포인트 또는 기본 모델이라고도 함)이 승리하는 모델입니다.
• SDXL models are not compatible with other Stable Diffusion models.  As they say in the movies, never mix the streams. At the moment, the most widely used version of Stable Diffusion is 1.5 due to it’s massive year-old ecosystem. We support both as well as Stable Diffusion 2.1, which can be triggered with <sdv21>. The software will warn you if you’ve mixed up the Stable Diffusion families, it simply won’t render until there is alignment.

용어집

모델은 파일일 뿐이며, 대용량 파일인 경우가 많습니다. 모델(체크포인트, 로라, 반전 또는 concepts)은 "AI 모델"의 포괄적인 용어로, 특정 효과를 낼 수 있는 문자 그대로의 파일(모델이 파일)을 가진 컴퓨터가 어딘가에 있다는 것을 의미합니다.

1강에서 Stable Diffusion XL(SDXL)이라는 모델은 이미 말 그대로 수백만 장의 고양이 사진을 수집했습니다. 이는 스테이블 디퓨전 개발자들이 매우 많은 비용이 드는 AI 학습의 산물이었습니다. 모델은 컴퓨터 또는 컴퓨터 그룹이 패턴을 이해하기 위해 수시간에 걸친 엄격한 학습의 최종 결과물입니다.

모델은 특정 데이터가 아닌 퍼지 패턴을 저장한다는 점에서 데이터베이스와 다릅니다. 모델을 '훈련'한다는 개념은 많은 사진을 수집하고 유사한 패턴을 찾는 것을 의미합니다. 그래서 AI는 고양이가 어떻게 생겼는지 알 수 있습니다.

Checkpoint Models – Checkpoints are also known as “full models” or “base models”.  They are often 2-10GB files.  A checkpoint has the most impact on the outcome of an image, and there isn’t a way to reduce the “weight” or influence of a checkpoint.  If you select <photon> you are getting 100% of what Photon can do. These contain the overall art style of a composition.  SDXL is also an example of a checkpoint.  When no checkpoint is specified, your WebUI may default to the most basic version, good old Stable Diffusion 1.5.

복고풍을 연구하는 것이 아니라면 이 기능을 원하지 않을 수 있으므로 항상 작업에 적합한 모델을 선택한 후 프롬프트하는 것을 잊지 마세요.

이번 업데이트 시점에 3천 개가 넘는 모델을 호스팅하고 있으며, 그 무게는 2테라바이트에 달합니다. 대부분의 사람들에게는 스마트폰이나 컴퓨터에 로컬로 저장하는 것이 불가능하기 때문에, 저희 서비스를 만든 주된 이유 중 하나입니다. 이동 중에도 이 모든 성능을 원하는 AI 애호가를 위해 저희가 도와드리겠습니다.