[STABLEDIFFUSION] 메타코드M 생성형 AI 입문 완성강의_이론 및 기초

 

요즘 정말정말 핫한 인공지능, 평소 생성형 ai에 관심이 많았는데 관련 강의가 있어서 신청해보았다.  

다른 강의들과 차이점이라면 실제 내가 원하는 결과물을 만들다보니 굉장히 흥미진진..

이번 글에는 배웠던 과정들을 한 번 간략하게 소개보고자 한다.

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먼저 생성형 ai의 핵심이라고 할 수 있는 딥러닝을 알아야 과정을 진행하는 것이 수월하다. 왜냐하면 딥러닝은 인공지능(AI) 분야의 중요한 기술이기 때문이다.

선요약하자면, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 더 복잡한 연산을 처리할 수 있다.

머신러닝과 딥러닝, 갑자기 이런 단어가 나와서 어려울 수 있다. 설명하자면

1. 머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하고 그 데이터로부터 배워서 특정 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 입력된 데이터로부터 패턴을 찾아내고 그 패턴을 기반으로 예측이나 결정하며 다양한 종류의 데이터와 알고리즘을 사용할 수 있다.
2. 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 인공신경망을 사용한다. 특히, 여러 층(layer)을 거쳐 복잡한 데이터를 분석하고 학습할 수 있는 깊은 인공신경망을 사용하는 것이 특징이다. 딥러닝은 대량의 데이터에서 스스로 특징을 학습할 수 있기 때문에 머신러닝에 비해 사람이 직접 특징을 설정해주는 과정이 덜 필요하다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 특히 뛰어난 성능을 보인다.

결론적으로 딥러닝은 머신러닝의 한 분야이며 더 복잡한 데이터를 처리할 수 있는 능력을 가지고 있다.

 

 

다음으로 생성형 이미지를 만드는 딥러닝 서비스는 현재 크게 3가지가 존재한다.

MIDJOURNEY: 디스코드 서버에서 운영중, 일러스트 느낌

DALL-E: OpenAI에 의해 개발되었고 웹에서 운영중

STABLEDIFFUSION: 로컬로 사용하기에 일정수준의 PC스펙이 요구되고 오픈소스여서 튜닝에 유리

본 강의에서는 제목에서 알 수 있듯이 STABLEDIFFUSION을 사용한다.

 

이제 본격적으로 배우는 시간

STABLEDIFFUSION을 설치하는 과정부터 시작한다.

아나콘다를 활용하여 가상환경에 설치를 진행하고 다음으로 진행한다.

혹시 저사양 PC면 따로 설치하는 방법이 있으니 참고!

 

설치가 완료되고 실행하면 다음과 같은 창이 뜬다. 여기서 이제 본격적인 STABLEDIFFUSION을 활용한 이미지를 만들 수 있다. 맨위에 checkpoint에서는 가중치를 조절할 수 있으며 자세하게 보면 텍스트를 이미지로

이미지를 텍스트로 만들 수 있는 것을 알 수 있다. 아래에 조절 바에서는 미세한 조정이 가능하다.

이렇게 만들어잔 이미지인 오른쪽 그림 아이콘에 표시된다. 

 

강의에서 알려주는 각 효과의 뜻

STABLEDIFFUSION을 사용하는 것이 낮선 초보자들을 위해 정리해주었다.

어렵게 정리하는 것이 아닌 간단하게 한줄로 요약하여 쉽게 이해되는 느낌

수치를 조금씩 조정해보면서 이미지를 뽑아보자

 

위에서 프롬프트로 키워드를 입력하고 1차적으로 뽑은 고양이 사진

명령어와 버튼을 이용해 다양한 고양이 사진을 만들 수 있다.

크기와 화질, 그리고 내가 원하는 이미지를 만들기 위해서는 배워야되는게 정말 많다.

다음 포스팅에 본격적인 이미지 생성을 다뤄보고자 한다!