Stable Diffusion

Stable Diffusion에서 CFG는 Classifier Free Guidance 척도를 나타냅니다. CFG는 텍스트 프롬프트를 얼마나 정확하게 따를지를 조절하는 설정으로, 텍스트를 이미지로 (txt2img) 및 이미지를 이미지로 (img2img) 변환하는 데 사용됩니다. CFG 값이 높으면 이론적으로 프롬프트를 더 엄격하게 따르게 됩니다. 기본값은 7로, 창의적인 자유와 지시 사항을 따르는 균형을 잘 이룹니다. 값이 1인 경우 거의 완전한 자유를 가지게 되며, 15 이상의 값은 상당히 제한적이라고 볼 수 있습니다. Stable Diffusion에서 CFG를 증가시키면 출력 이미지 품질에 영향을 미칩니다. CFG가 증가함에 따라 색상 포화도가 높아집니다. CFG가 증가함에 따라 이미지 대비가 증가합..

Stable Diffusion 2023. 4. 29. 17:35

CFG scale은 이미지를 생성할 때 입력한 프롬프트나 이미지가 결과에 얼마나 영향을 미치는지를 조절하는 숫자입니다. 보통 7.0에서 13.0 사이의 값을 사용합니다. CFG scale이 높을수록 입력한 프롬프트나 이미지에 더 충실하게 이미지를 생성하려고 하지만, 이미지가 왜곡될 가능성이 높아집니다. 반대로 CFG scale이 낮을수록 입력한 프롬프트나 이미지와 멀어질 수 있지만, 이미지의 품질은 향상됩니다. Sampling steps는 이미지를 생성할 때 확산 모델이 랜덤 노이즈로부터 인식할 수 있는 이미지로 바꾸기 위해 반복하는 횟수입니다. 보통 5에서 150 사이의 값을 사용합니다. Sampling steps가 높을수록 이미지에 더 많은 디테일을 추가하려고 하고 처리 시간은 길어집니다. Sampl..

Stable Diffusion 2023. 4. 28. 04:15