준비물:
- git
- Python
- Stable Diffusion Web UI (sdw)
- Stable Diffusion 공식 모델 파일
- VAE 파일
설치 순서:
- git와 Python 설치 (Environment Variable Path 추가 등이 옵션에 있으면 체크 할것)
- sdw를 설치할 폴더로 이동하여 명령창을 열고
git checkout https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
실행
- 다운받은 모델 파일 (sd-v1-4-full-ema.ckpt)을 sdw가 설치된 경로의 models\Stable-diffusion로 이동
- 다운받은 VAE 파일 (vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors)을 models\VAE로 이동
- sdw폴더 안의 webui-user.bat를 더블클릭하여 실행. 정상적으로 실행되었을 경우
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
라는 메세지와 표시됨. 사용하는 브라우저를 열고 위 URL을 입력하면 준비 완료
기본 사용 방법:
- 왼쪽 위 Stable Diffusion checkpoint를 눌러서 models에 복사한 모델을 선택
- txt2img 탭을 누르고 Prompt, Negative Prompt에 원하는 키워드를 입력
- 각종 파라메터 설정
- Generate버튼 클릭
기본 모델로 이것저것 연습 해 본 후, 좀더 특화된 모델을 다운 받아서 테스트 해 보는것도 재미있습니다.
추천 모델:
심화편 : LoRA 사용하기
LoRA (Low-rank adaptation) 은 Stable Diffusion을 특정 요소에 대해 좀더 상세하게 튜닝할 수 있게 해주는 도구입니다.
사용방법:
- 원하는 LoRA파일 다운로드
- models\Lora에 복사
- Stable Diffusion Web UI의 prompt에 이하 형식으로 입력
<lora:LoRA파일명:가중치>
예) koreanDollLikeness_v10.safetensors 라는 LoRA를 가중치 0.5로 사용 하고 싶은 경우, prompt에 <lora:koreanDollLikeness_v10:0.5>를 추가.
추천 LoRA:
각종 LoRA를 받을 수 있는 곳 : https://civitai.com/tag/lora
