스테이블 디퓨전이란? (Stable Diffusion) - 아티스트와 디자이너를 위한 최고의 텍스트-이미지 변환 모델 (text-to-image model)

스테이블 디퓨전이란?

 

스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 텍스트에서 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 딥러닝 모델입니다 Latent Diffusion이라는 기술을 사용하여 랜덤 노이즈를 텍스트 입력과 일치하는 이미지로 점진적으로 변환하는 방식입니다. 다양한 이미지와 스타일을 세부 조정하여 폭넓고 커스터마이즈된 이미지를 생성할 수 있습니다.

 

중요성

 

스테이블 디퓨전은 입력 텍스트를 정확하게 반영하는 고품질 이미지를 생성할 수 있기 때문에 텍스트-이미지 생성에 중요합니다. 또한 다양한 이미지들의 스타일을 모방하여 시각적으로 매력적인 결과물을 만들 수 있습니다. 스테이블 디퓨전은 예술 창작, 콘텐츠 생성, 이미지 편집, 이미지 번역 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

 

특징

- 스테이블 디퓨전은 최대 1024x1024 픽셀의 고해상도 이미지를 생성할 수 있습니다

 

- 여러 오브젝트, 속성 및 스타일이 포함된 복잡하고 다양한 프롬프트를 처리할 수 있습니다

 

- 사전 학습된 노이즈 제거 자동 인코더를 사용하여 합성 품질과 효율성을 개선할 수 있습니다.

 

주요 기능

- 아웃페인팅(Outpainting): 이 기능을 사용하면 원본 이미지를 확장하고 빈 공간을 사실적인 디테일로 채울 수 있습니다. 예를 들어 아웃페인팅을 사용하여 작은 이미지에서 더 큰 풍경이나 더 넓은 장면을 만들 수 있습니다. 프롬프트는 누락된 부분이 있는 이미지와 채워야 할 부분을 설명하는 텍스트를 사용합니다.

- 인페인팅(Inpainting): 이 기능을 사용하면 이미지에서 누락되거나 손상된 영역을 채울 수 있습니다. 예를 들어, 인페인팅을 사용하여 원하지 않는 물체를 제거하거나 손상된 사진을 복원할 수 있습니다. 프롬프트는 잘린 부분이 있는 이미지와 확장해야 할 부분을 설명하는 텍스트를 사용합니다.

 

- 이미지 간 변환(Image-to-image translation): 이 기능을 사용하면 텍스트 프롬프트에 따라 이미지를 다른 이미지로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 이미지 간 변환을 사용하여 이미지의 스타일, 색상, 분위기 또는 내용을 변경할 수 있습니다. 프롬프트는 이미지와 이미지를 어떻게 변경해야 하는지 설명하는 텍스트입니다.

 

레이턴트 디퓨전(Latent Diffusion)

스테이블 디퓨전 모델은 잠재 공간(latent space)에서 반복적으로 노이즈를 제거하여 데이터를 생성하는 머신 러닝 모델의 한 유형입니다. 다른 방법보다 적은 컴퓨팅 리소스를 사용하여 텍스트 입력에서 고해상도 이미지를 생성할 수 있습니다.

잠재 확산 모델의 몇 가지 장점은 다음과 같습니다:

- 불안정하거나 느릴 수 있는 과도한 훈련이나 자동 회귀 샘플링이 필요하지 않습니다.

- 클래스 레이블이나 분야에 특정한 구조 없이도 다양한 데이터 세트에서 학습할 수 있습니다

- 사전 학습된 노이즈 제거 자동 인코더를 활용하여 합성 품질과 효율성을 개선할 수 있습니다

 

스테이블 디퓨전 예시

Stable Diffusion WebSited의 데모를 실행해봅니다. 매번 다른 결과를 생성하며 완성도가 100%는 아닙니다.

 

https://stablediffusionweb.com/#demo 

Stable Diffusion Online

 

텍스트 프롬프트: "A fantasy landscape with a castle on a hill, a dragon flying in the sky, and a knight riding a horse"

 

 

DALL-E에서 같은 프롬프트로 생성한 이미지 비교

 

 

사용자는 텍스트 프롬트의 조작으로 예술과 디자인 영역에 새로운 시도를 할 수 있습니다

 

정리

스테이블 디퓨전은 자연어 설명에서 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 텍스트-이미지 모델입니다. 이는 Latent Space를 사용하여 데이터의 노이즈를 제거하는 확산 모델의 일종인 잠재 확산 모델을 기반으로 합니다.

스테이블 디퓨전은 텍스트 프롬프트와 함께 이미지를 제공하여 인페인팅, 아웃페인팅, 이미지 간 번역과 같은 다른 작업에도 사용할 수 있습니다. 여러 개체, 속성 및 스타일이 포함된 복잡하고 다양한 프롬프트를 처리할 수 있습니다.

Latent Diffusion은 기존 모델을 사용하여 모델에 대입되는 텍스트를 표현합니다. 그런 다음 호환 가능한 이미지와 텍스트의 표현을 학습하는 OpenAI의 CLIP 모델을 사용합니다 이를 통해 유용한 이미지와 텍스트의 유사한 인코딩이 가능합니다.

 

스테이블 디퓨전 확대 분야

- 여러 요소로 일관된 장면을 생성하는 기능
- 예술적 표현과 창의성을 위한 잠재력 탐구
- 의료 영상이나 비디오 생성과 같은 다른 영역으로 적용 확대