스테이블디퓨전 stable diffusion-img2img

stable diffusion-img2img

스테이블디퓨전 stable diffusion-img2img는  컴퓨터가 문제를 자동으로 수정하도록 교육하여 더 보기 좋은 사진을 얻을 수 있도록 도와주는 도구입니다. 사진을 보완하고 또다른 스타일로 만들수 있도록 합니다.

stable diffusion-img2img 기능

• 노이즈제거:img2img의 일반적인 용도 중 하나는 이미지의 노이즈를 제거하는 것입니다. 여기에는 노이즈가 있는 이미지를 가져오고 img2img 기술을 사용하여 이미지의 깨끗하고 노이즈가 제거된 버전을 생성하는 작업이 포함됩니다. 이는 노이즈가 많은 이미지로 인해 중요한 세부 정보를 보기 어려울 수 있는 의료 영상 또는 위성 영상과 같은 다양한 응용 분야에서 유용할 수 있습니다.
• 고퀄리티 해상도변경:img2img의 또 다른 용도는 이미지의 초고해상도입니다. 여기에는 저해상도 이미지를 가져오고 img2img 기술을 사용하여 이미지의 고해상도 버전을 생성하는 작업이 포함됩니다. 이는 얼굴이나 물체를 정확하게 식별하기 위해 고해상도 이미지가 필요한 비디오 처리 또는 얼굴 인식과 같은 애플리케이션에서 유용할 수 있습니다.
• 이미지복원:Img2img는 손상되거나 저하된 이미지를 원래 품질로 복원하는 이미지 복원에도 사용할 수 있습니다. 이는 역사적 문서 보존 또는 오래된 사진 복원과 같은 응용 프로그램에 유용할 수 있습니다.
• 기타: Img2img는 이미지를 다른 스타일로 변환할수 있습니다 예를 들어, 사진을 만화처럼 바꾸거나 풍경을 겨울로 바꾸거나 동물을 인간으로 바꾸는 등의 작업을 할 수 있습니다.

stable diffusion-img2img 기본 창과 메뉴텝

img2img

img2img텝으로 이동하면 기본 창 화면과 기능은 txt2txt2와 동일합니다.

img2imgB

창의 밑부분에 img2img 관련 텝들이 보입니다.

1. img2img: Stable Diffusion의 주요 기능으로 저품질 이미지에서 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 저해상도 이미지를 업스케일링하거나 기존 이미지를 기반으로 새 이미지를 생성하는 것과 같은 다양한 응용 프로그램에 유용합니다.
2. Sketch: 이 기능을 사용하면 이미지의 대략적인 스케치 또는 윤곽선을 만들 수 있으며, AI 모델을 사용하여 완전한 이미지를 생성하기 위한 시작점으로 사용할 수 있습니다. 이 기능은 원하는 이미지 모양에 대한 일반적인 아이디어가 있지만 작업할 고품질 참조 이미지가 없는 경우에 유용할 수 있습니다.
3. InpaintSketch: 이 기능을 사용하면 이미지의 대략적인 스케치 또는 윤곽선을 만든 다음 AI 모델을 사용하여 누락된 세부 정보를 자동으로 채우고 완전한 이미지를 생성할 수 있습니다. 이는 복원 또는 재구성해야 하는 손상되거나 불완전한 이미지가 있는 경우에 유용할 수 있습니다.
4. Inpaint upload: 이 기능을 사용하면 불완전하거나 손상된 이미지를 업로드한 다음 AI 모델을 사용하여 누락된 세부 정보를 자동으로 채우고 완전한 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 기능은 복원하거나 재구성해야 하는 손상되거나 불완전한 이미지가 있지만 스케치나 윤곽선을 만들 시간이나 전문 지식이 없는 경우에 유용할 수 있습니다.
5. Batch: 이 기능을 사용하면 여러 이미지를 한 번에 처리할 수 있어 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다. 여러 입력 이미지가 포함된 폴더를 지정할 수 있으며 AI 모델은 폴더의 각 입력 이미지에 대한 출력 이미지를 생성합니다. 이는 연구 프로젝트 또는 상업적 용도와 같이 처리해야 하는 이미지가 많은 경우에 유용할 수 있습니다.

stable diffusion-img2img 기본 명령

img2imgC

• Just resize: 이미지를 자르지 않고 특정 크기로 조정합니다. 따라서 이미지의 일부를 잃지 않고 이미지 크기를 변경하려는 경우 선택할 수 있는 옵션입니다.
• Crop and resize: 이미지를 특정 크기로 자른 다음 다른 특정 크기로 크기를 조정합니다. 이것은 이미지가 특정 크기인지 확인하고 이미지의 일부를 잘라도 상관없는 경우에 유용합니다.
• Resize and fill: 이미지를 특정 크기로 자른 다음 다른 특정 크기로 크기를 조정합니다. 이것은 이미지가 특정 크기인지 확인하고 이미지의 일부를 잘라도 상관없는 경우에 유용합니며 이미지 크기를 특정 크기로 조정한 다음 빈 공간을 선택한 색상으로 채웁니다.
• Just resize (latent upscale): Just resize와 비슷하지만, latent space에서 upscaling을 수행합니다. 이렇게 하면 해상도가 높아져도 디테일이 잘 보존됩니다.Just resize와 유사하지만 품질을 유지하면서 작은 이미지의 크기를 늘리는 데 더 좋습니.
• sampling method:이미지를 생성할 때 사용하는 샘플링 방법입니다.
• sampling steps:모델이 중지되기 전에 새 이미지 생성을 시도하는 횟수를 결정합니다. 단계가 많을수록 이미지가 좋아지지만 시간이 더 오래 걸립니다.
• Denoise strength :이 옵션은 이미지를 보여주기 전에 모델이 이미지를 얼마나 정리해야 하는지 결정합니다. 숫자가 높을수록 이미지가 더 선명해지지만 약간의 오류가 발생할 수도 있습니다.