「Stable Diffusion」의 배경지식을 얻는 데 도움이 되는「SD Toolset」

 
이미지 생성 AI Stable Diffusion은 모델 데이터가 일반에 공개되어 있기 때문에 누구나 쉽게 이용할 수 있습니다. 그러나 Stable Diffusion을 사용하여 자신이 원하는 이미지를 생성하기 위해서는 다양한 지식이 필요하고, 초보자는 어디서부터 배워야 할지 감을 잡기 어렵습니다. 무료로 공개되고 있는「SD Toolset」에서는 Stable Diffusion의 배경 지식을 카테고리별로 나누어 정리하고 있으므로, 핀 포인트로 필요한 지식을 얻을 수 있습니다.

SD Toolset
https://sdtools.org/

SD Toolset은 이런 느낌으로, 왼쪽의 화려한 동심원에 주제가 시각적으로 정리되어 있어, 동심원을 타고 들어가며 궁금한 카테고리를 클릭해 갑니다. 우선 예를 들어, Stable Diffusion의 근간을 알고 싶으니, "Core"를 클릭해 봅니다.

그러면 다음과 같이 "Core"만의 동심원으로 변합니다. 또한 오른쪽에는 "Core"에 대한 설명이 영어로 표시됩니다(크롬 자동번역기를 사용합시다).
여기서 모델 데이터에 대해 알고 싶으니 모델을 클릭해 봅니다.

Stable Diffusion의 주요 버전은 현시점에서 2까지 출시되었습니다. 버전 2를 알고 싶으니 "2"를 클릭해 봅니다.

「2」의 설명은 「Stable diffusion 2.0과 2.1은, 버전 2.1이 개선판으로서 릴리즈 된 것이라 큰 차이는 없다. 둘 다 LAION-5B(5B는 약 50억 장의 이미지로 구성되어 있다는 의미)로 학습시킨 것. 그러나 사용자에게 가장 큰 변화는 OpenAI의 CLIP에서 CLIP의 오픈 소스 버전인 OpenCLIP로 변경되었다는 것. CLIP의 학습 내용은 공개되지 않기 때문에 오픈 소스의 관점에서 볼 때 이것은 훌륭, 그러나 v1에서는 쉽게 가능했던 것이 v2에서는 어려워진 것도 있어, 간단하게 이행할 수 없는 것도 많다」라고 되어 있습니다.

"2.1"에 대해서는 "(생성된 이미지의 기본 해상도가) 512 x 512 픽셀뿐이었는데, 768 x 768 픽셀 버전도 새로 생겼습니다. CLIP 대신 OpenCLIP을 사용하고 있기 때문에, 버전 1.5까지의 워크플로우를 버전 2.1에서는 재현할 수 없다는 불만의 목소리도 많았던 것 같습니다만, 미조정된 모델이나 새로운 임베딩이 매일 등장해, 버전 2.1의 기능이 빠르게 확장되어 발전하고 있다."라는 것.

「512 depth」는 기존의 img2img보다 높은 정밀도로 읽어내 화상의 구도를 유지할 수 있는 기능. 

이런 식으로 SD Toolset을 사용하여 Stable Diffusion을 사용하는 데 필요한 기본 지식을 체계적으로 학습할 수 있습니다.

그 밖에도, 편리한 툴의 링크가 소개되고 있는 케이스도 있습니다. 

예를 들면「Finishing」의「Upscaling」에서「ESRGAN」의「4x RealESRGAN」을 열면, 초해상 라이브러리 중 하나인「4x RealESRGAN」의 링크가 게재되어 있습니다. 이와 같이 Stable Diffusion에서 사용할 수 있는 편리한 도구들도 알 수 있습니다.