![](https://blog.kakaocdn.net/dn/sGsaQ/btsFEgVE9QB/utYuTOtnVHOkmifdFP9sIK/img.png)
「Stable Diffusion WebUI Forge」는 ControlNet의 개발자인 Lvmin Zhang 씨가 개발한 유저 인터페이스로, 널리 사용되고 있는 「Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111판)」대비 이미지를 고속으로 생성할 수 있다고 합니다.
GitHub - lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
GitHub - lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
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그래서, Stable Diffusion WebUI Forge를 실제로 인스톨하는 순서와 Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111판)과의 생성 속도 차이를 확인해 보았습니다.
◆ 1:Stable Diffusion WebUI Forge의 설치 순서
우선 아래 링크에 가서 「Installing Forge」 항목이 나올 때까지 스크롤한 다음,
https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge?tab=readme-ov-file
GitHub - lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
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'Click Here to Download One-Click Package' 를 클릭하여 필요한 파일을 다운로드합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/con3HY/btsFDWpAx2T/D7kL73BBxSmoAsvuEf4LeK/img.png)
파일은 7z 형식으로 압축되어 있으므로 압축을 풀어줍니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/vbu0h/btsFFk4s5dH/X8Vu8RRYezEs7KpZzHRF3K/img.jpg)
그런 다음 Stable Diffusion WebUI Forge를 최신 버전으로 업데이트하기 위해 배포한 폴더에 있는 update.bat를 실행합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/KFxim/btsFBdeXlcH/oteIQ7hQkG9jkbwuNmWZc1/img.jpg)
검은 화면에 문자가 주르륵 지나갑니다. 잠시 기다렸다가, "계속하려면 아무 키나 누르십시오"라는 메시지가 나타나면 아무 키나 눌러 검은 화면을 닫습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bQ8Xnb/btsFAvHaLHD/d9y0PCBnfFoPud0ijOV7W1/img.jpg)
업데이트가 완료되면 run.bat를 실행하여 Stable Diffusion WebUI Forge를 시작합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/tlOdK/btsFABAoIWC/EPAz6Yeh6MYkMB4qbTYUPK/img.jpg)
처음 시작할 때 필요한 파일 다운로드 및 패키지 설치가 시작되므로 잠시 기다립니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/deU5AN/btsFCdSWQFi/8HQrjaQznKKPVh1v5J9q4k/img.png)
잠시 기다리면 브라우저에서 Stable Diffusion WebUI Forge의 조작 화면이 열립니다. 다음부터는 "run.bat"를 실행하여 Stable Diffusion WebUI Forge를 바로 시작할 수 있습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bj7Zxi/btsFChgLGws/T9dllSF3rKUGv29bAa6dK0/img.png)
이미지를 생성하려면 화면 상단의 프롬프트 입력란에 텍스트를 입력하고 "Generate"를 클릭하면 OK.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/zbE6Y/btsFDFVLqhS/GdoXNyWW5H67eOlsJdcnV0/img.png)
잠시 기다리면 화면 하단에 생성된 이미지가 표시됩니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/BHT7L/btsFEvkOe4Q/tRxvcvdCEDr1YQhd9xk1pk/img.png)
◆ 2:Stable Diffusion WebUI Forge에서 원하는 모델 데이터를 사용하는 방법
인터넷상에는 Stable Diffusion에서 사용할 수 있는 모델 데이터가 많이 존재합니다. Stable Diffusion WebUI Forge에 선호하는 모델 데이터를 등록하여 이미지를 생성하는 절차는 다음과 같습니다.
먼저 사용하려는 모델 데이터를 다운로드합니다. 이번은 Stability AI가 공개하고 있는 「SDXL 1.0」을 다운로드했습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/ouYfw/btsFDYHJjrD/4Kv5OFklIscYYBsfTbr8j0/img.png)
그런 다음 아까 다운로드하였던 Stable Diffusion WebUI Forge 폴더 속의 webui 아래 models 아래 Stable-diffusion 폴더 안에다가 방금 다운로드 한 모델 데이터를 이동합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/c4mplE/btsFCwZnJJo/clTQPrXY3urKbumtc5fdNK/img.png)
모델 데이터를 이동한 후 Stable Diffusion WebUI Forge를 시작하기 위해 다시 상위 폴더로 돌아가서 run.bat를 실행합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/MEQRR/btsFADrrNDR/zRgUXifDYf6ZB9DZWFCPA0/img.jpg)
Stable Diffusion WebUI Forge가 시작되면 화면 왼쪽 상단의 모델 데이터 선택란을 클릭한 다음 사용할 모델 데이터를 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/HAKob/btsFCybE6UN/TSlcaiIIN8XDkbI1KtKXVk/img.png)
그런 다음 모델 데이터 선택 필드의 오른쪽 옆에 있는 업데이트 버튼을 클릭하여 모델 데이터를 로드합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/OvX2i/btsFB6NeU2S/eVTW4KJsl1j9nPWW9PcjBk/img.png)
모델 데이터 로드가 완료되면 프롬프트를 입력하고 Generate를 클릭합니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/bOjLEb/btsFDFnUbTZ/X5sCJVJYxLQobWrQo3EDH1/img.png)
이제 원하는 모델 데이터로 이미지를 생성할 수 있습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/mAV31/btsFELukZnu/eafKGXGkbnxGbouZvinG31/img.png)
◆ 3:Stable Diffusion WebUI Forge VS Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111판) 생성 속도 비교
web UI(AUTOMATIC1111판)에서 「같은 모델 데이터」,「동일한 프롬프트 및 설정」이라는 조건으로 생성해 속도를 비교해 봤습니다. 덧붙여 비교에 사용한 머신의 CPU는 「Intel Core i7-6800K」로, GPU는 「GeForce RTX 3060(VRAM 용량 12GB)」입니다.
이번은 모델 데이터에 「SDXL 1.0」을 사용하였고, 프롬프트는 「girl eating apple」, 샘플러는 「DPM++ 2M Karras」, 해상도는 「512×512픽셀」, 시드 치는 랜덤으로 설정했습니다. 이 상태에서 이미지를 100장 생성하는 시간을 비교해 보았습니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/buOP8K/btsFB1kWSxY/xDIPVw2wmcbhRz4MrecqZ0/img.png)
Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111판)로 이미지를 100장 생성하는 데 걸린 시간은 11분 44초.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/ctKtUR/btsFE5zw6gr/7rYb13XMGV0hSBOK8QQvw0/img.png)
Stable Diffusion WebUI Forge에서는 7분 25초에 이미지를 100장 생성할 수 있었습니다. 이번에 사용한 머신에서는, Stable Diffusion WebUI Forge의 이미지 생성 속도는 Stable Diffusion web UI(AUTOMATIC1111판)에 비해 약 38% 빠르다는 결론입니다.
![](https://blog.kakaocdn.net/dn/vm94S/btsFBedQUQg/cIe2RV5PTObNmnWVlvNlj0/img.png)
Stable Diffusion WebUI Forge의 GitHub 리포지토리에는 "VRAM 용량 8GB의 GPU로 30~45%, VRAM 용량 6GB의 GPU로 60~75%의 고속을 기대할 수 있다"라고 기록되고 있어, GPU의 VRAM 용량에 의해 고속화의 효과는 달라지는 모양입니다. 설치 자체는 간단하기 때문에 실제로 자신의 머신에 설치하여 얼마나 속도가 빨라지는지 확인해 보시는 것을 추천드립니다.
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