스테이블 디퓨젼 설치하기


AI그림의 중심인 Stable Diffusion을 설치하는 방법에 대해서 설명하겠습니다. 핵심으로는 다음 프로그램들이 필요해요.

  • 파이썬 3.10.6 ~ 3.10.8 버전 
  • Stable diffusion파일(git으로 받을 경우 git설치 필요)

01. 파이썬 설치하기

먼저 아래 경로로 클릭해서 파이썬 3.10.6버전을 다운로드 받습니다. 링크를 클릭하면 자동으로 파이썬이 다운로드 돼요.

https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe

다운로드 받은 파일을 실행하시고 "Add Python 3.10. to PATH"를 클릭하신 뒤 "Insatll Now"를 클릭해서 설치를 해주세요. path에 등록해야만 파이썬의 위치를 인식하여 적용이 가능하답니다. ▼

Stable diffusion webui 설치

설치가 끝나셨다면 명령 프롬프트에서 python --version을 입력하여 제대로 설치되었는지 확인해주세요.

02. Stable Diffusion 다운로드 받기

이제 프로그램을 다운로드 받도록 해볼게요. 방법은 git을 이용하여 명령어로 받는 방법이 있고 직접 공식홈페이지에 들어가서 다운로드 받는 방법이 있어요. 두가지 방법을 나눠서 설명하도록 하겠습니다.

1) git으로 다운로드 받기

컴퓨터에 git이 설치되어 있다면 간단한 명령어로 설치가 가능해요. 명령프롬프트를 실행시키고 프로그램을 다운로드 받으실 경로로 이동해주세요. 편하게 C: 에다가 받으셔도 좋아요. 그리고 아래 명령어를 입력하시면 깃에서 자동으로 다운로드 받아요.

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

2) 깃페이지에서 다운로드받기

아래 링크를 통해 들어가시면 깃페이지로 연결되는데요. 사진에서처럼 "Code"를 누르신 후 "Download ZIP"을 클릭해서 파일을 받아주세요.

▷https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

스테이블 디퓨전 설치

그런 다음 원하는 폴더에 잘 풀어주시면 된답니다.

03. Stable Diffusion 설치하기

이제 Stable-diffusion-webui폴더로 들어가시면 webui-user.bat 파일이 보이실거예요. 이걸 클릭하시면 설치가 진행된답니다.

※만약 노트북이나 컴퓨터의 사양이 낮을 경우 "Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check" 에러가 발생할 수 있어요. 이럴때는 webui-user.bat파일을 편집기로 열어 주시고 다음과 같이 입력해주세요.

set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test


저장 후 다시 실행하시면 설치가 잘 진행될거예요.

04. Stable diffusion 실행하기

설치가 끝나고나면 http://127.0.0.1:7860이라고 주소가 나올거예요. 이제 이걸 브라우저에 붙여넣으면 로컬에서 작업이 가능해진답니다.

Stable diffusion

아래 화면처럼 나온다면 모두 제대로 다 하신거예요. 이제 다양하게 작동시켜보시면서 작업을 해나가시면 됩니다.



원하는 모델이 있으실경우 다운로드 받으셔서 models > Stable-diffusion폴더에 모델 파일을 넣어주시면 됩니다. 모델 파일은 확장자가 safetensors로 되어있을거예요.

05. 설정에 대한 설명

Stable Diffusion checkpoint : 사용할 모델을 고를 수 있습니다.

Prompt : 어떤 이미지를 만들고 싶은지 단어로 명령어를 넣을 수 있습니다. 강조하고 싶을 경우 (((명령어)))로 감싸주면 됩니다.

Negative Prompt : 배제하고 싶은 이미지를 명령어로 넣을 수 있습니다.

Sampling Step : 정밀도를 나타내며 높게 할 수록 예쁘지만 출력이 느려집니다.

Sampling Method : 이미지 샘플링 방식입니다.

Width, Height : 이미지 폭과 높이입니다.

Batch count : 1회 generate에 몇 연속으로 이미지를 만들어낼지 결정합니다. vram에 영향을 주지 않기 때문에 여러장의 이미지를 원한다면 batch count를 높여주는 것이 좋습니다.

Batch Size : 1회 generate에 몇장을 만들어낼지 결정합니다. vram에 영향을 미치지 때문에 높이면 오류가 날 수 있습니다.

CFG Scale : 값이 높으면 prompt에 대해 충실하게 반영하고 원본 그림의 감촉은 손실됩니다. 값을 올릴 경우 sampling step의 수치도 함께 높이는 것이 좋습니다.

Generate : 실행버튼입니다.