Stable Diffusion Web UI 초간단 설치 및 실사 이미지 생성

 Stable Diffusion Web UI는 AI 실사 이미지 생성 사이트중 가장 뛰어난 성능을 발휘하는 곳으로 AI 실사 이미지를 생성 해 보려고 하는 사람에게는 반드시 한 번 사용해 봐야 하는 사이트 일 것이다. Stable Diffusion Web UI를 설치하는 데는 여러가지 복잡한 과정과 어려움이 있는데 이번 시간에는 가장 간단한 포인트만 클릭하고 넘어가면 설치되게 설명해 보겠다.

Stable Diffusion Web UI를 설치하기 위해서는 3가지의 선결 조건이 있다. 

① 구글 드라이버 최소 5GB 이상의 여유 : 구글 드라이버 구매시 100GB에 첫달 600원 이후 년 24,000원 이다.

② 파이선 3.10.6 버전 설치 

③  git이 설치되 있어야 한다.

②③ 번이 아직 설치 되어 있지 않다면  아래 2번 과정에서 설치하면 된다.

 

 

1. https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 에 들어 간다. 이 페이지에서 아래로 스크롤을 내려 보자.

 

 

2. 파이썬과 git이 아직 설치 되어 있지 않다면 아래 링크를 타고 들어가 설치하고 난 후 'List of Online Service'를 클릭한다.

 

 

3. Google Colab의 'maintained by TheLastBen'을 클릭한다.

 

 

4. 'Drive로 복사'를 클릭한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

5. 아래 그림의 빨간색 박스속 설치 버튼을 차례로 클릭한다. 하나가 다 설치되면 다음 버튼으로 넘어간다. 한 버튼당 30초 전후의 시간이 소요된다. 

 

 

6. 5번의 설치 과정 중 몇가지 선택 창이 열린다. 나오는 대로 하나씩 허용해 준다. 'Google Drive에 연결'해 주고

 

 

7. 본인의 구글 계정도 선택해 주고

 

 

8. Google Drive for desktop에 액세스 하려고 한다고 물어보면 하단으로 죽 내려서 '허용'을 클릭해 준다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9. 몇가지 허용을 하고 나면 차례로 설치가 되고 ' Done' 표시가 나타난다. 'Done' 표시가 나타나면 다음 설치 버튼을 클릭한다.

 

 

10. 6개 설치 버튼의 처리가 끝났으면 마지막으로 'Start Stable - Diffusion' 설치 버튼이 나타난다. 이전의 6개 버튼의 설치가 1~2분 이내에 끝났을 텐데 'Start Stable - Diffusion' 설치는 꽤 시간이 걸린다. 컴퓨터 상황에 따라 10분 전후의 시간이 걸리므로 버튼을 클릭한 후 좀 쉬었다가 와도 된다.

 

 

11.10번의 설치 과정중 하단부에 'https://a655b19603dd0fe785.gradio.live' 링크가 나타나면 설치가 끝난 것이다. 이 링크를 클릭한다.

 

 

12. 아래 그림과  같은 사이트가 나타나면 설치가 성공한 것이다. 여기서 우 상단의 주황색 'Generate' 버튼을 클릭하면 이미지를 생성해 준다. 그러나 아직 만족할 만한 실사 이미지를 생성하려면 몇가지 프로그램의 추가가 필요하다.

 

 

 

 

 

 

 

 

13. 이제 본인의 구글 드라이브에 들어가 보자. 그러면 폴더 속에 "Colab Notebooks' 과 'sd' 폴더가 새로 생겨 있을 것이다. 여기 'sd' 폴더 안에 4가지 파일을 업로드 해 주어야 한다.

 

 

14. 실사 이미지출력을 위한 checkpoint Model을    https://huggingface.co/naonovn/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix/tree/main

에서 다운 받는다. 다운 받아야 하는 파일은 아래 그림에서 빨간 박스를 쳐 놓았으니 클릭해서 다운 받는다. 다운 받은 파일은 "SD -> Stable-diffusion-webui -> models -> Stabel-diffusion" 폴더 안에 넣는다.

 

 

15.  얼굴형을 잘 나오게 만드는 koreandoll Model을    https://huggingface.co/datasets/KrakExilios/koreandoll/tree/main

에서 다운 받는다. 다운 받은 파일은 "SD -> Stable-diffusion-webui -> models -> Lora" 폴더 안에 넣는다.

 

 

16. 그림의 질을 높이도록 보정해 주는 VAE 파일을  https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main

에서 다운 받는다. 두개의 파일을 다운 받는다. 다운 받은 파일은 "SD -> Stable-diffusion-webui -> models -> VAE" 폴더 안에 넣는다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

17. 부정적인 것들이 나오지 않도록 학습된 Embedding 파일을 https://civitai.com/api/download/models/5637

에서 다운 받는다.  이 파일은 위 링크를 클릭하면 자동으로 다운된다. 다운 받은 파일은 "SD -> Stable-diffusion-webui -> embeddings" 폴더 안에 넣는다.

 

 

18. 4가지 파일을 모두 다운 받았으면 이제 gradio.live 메인 페이지로 간다. 좌 상단의 Stable Diffusion checkpoint 모델 선택 항목을 보자. 처음에는 폴더에 넣은 파일이 반영이 되어 있지 않을 것이다. 우측의 파란색 회전 아이콘을 눌러 파일을 불러 온다. 좀 시간이 걸리는데 불러왔으면 입력한 파일을 선택해 준다.

 

 

19. vae 파일을 설치해 줄 차례다. 상단 메뉴중 'Settings'에 들어가서 좌측의 'Stable Diffusion'을 클릭한다. 그러면 'SD VAE' 항목이 보인다. 여기서도 처음에는 입력한 파일이 반영되어 있지 않으므로 우측의 파란색 리프레시 아이콘을 눌러 입력한 파일을 불어 온다. 그 후 입력한 파일을 찾아 클릭한다. 그리고 잊지 말아야 할 것이 상단의 'Apply settings'를 눌러야 적용이 된다는 것이다.

 

 

 

20. 이제 마지막 과정이다. 우측의 'Generate' 버튼 밑의 화투 월광 모양 아이콘을 클릭한다. 그러면 Lora 파일을 설치할 수 있는 창이 나타난다. Lora 를 선택하고 우측의 'Refresh' 버튼을 클릭한다. 조금 지나면 'koreanDollLikeness_v15' 파일이 나타난다. 월광 화투를 클릭했더니 화투 모양의 이미지가 나타난다. 이 부분은 한국 사람이 코딩했거나 UI를 맡았음이 틀림없지 않을까....

 

 

21. 이제 Prompt Search(https://www.ptsearch.info/articles/list_best/?week=0) 사이트나 Civitai(https://civitai.com/) 사이트에 가서 마음에 드는 이미지의 긍정 Prompt와 부정 Prompt를 복사해 와서 붙여 넣는다. 그리고 Sampling method만 'DPM++ SDE Karras'로 바꾸고 'Generate' 버튼을 클릭해 보자. 필자 또한 이 상태로 'Generate' 버튼을 클릭했더니 아래와 같이 꽤 괜찮은 이미지가 나왔다.

 

 

 생성한 이미지는 "SD -> Stable-diffusion-webui -> outputs -> txt2img-images " 에 가면 날짜별로 다운, 정리 되어 있다. 

 

 그리고 혹시 에러가 생겼거나 또 다음 번에 Stable Diffusion Web UI를 실행 시켜야 할 경우에는 위의 20가지 절차를 모두 다시 하는 것이 아니다. 구글 내 드라이브 -> 폴더 > Colab Notebooks 에 들어가 보자.

 

 

 

Colab Notebooks 폴더 안에 'fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb의 사본이 있다. 이 파일을 클릭하면 쉽게 Stable Diffusion Web UI를 다시 시작 할 수있다. 

 

 

 이상으로 장구한 설명없이 설치를 위한 포인트만 딱딱 설명했다. 아마 위의 설명대로 따라 한 사람이라면 별 어려움 없이 Stable Diffusion Web UI의 설치가 되었을 것이다. Prompt와 몇가지 설정을 바꾸어 가면서 이미지를 생성해 보자. 아마 인생 이미지를 건질지도 모르겠다. 

 

 다음 시간에는 Prompt의 의미와 생성법, ControlNet, OpenPose 사용법 등등 하나씩 설명하는 시간을 가져 보겠다.