AI6 ComfyUI의 모듈화 Set 노드와 Get 노드여러 노드들을 묶어 그룹으로 만든 후,그것의 출력을 Set에 입력하고Set의 출력을 Get에 입력한다. Set 노드는 값을 저장하는 역할, Get은 불러오는 역할을 한다.이때, Set 노드와 Get 노드에는 데이터 타입을 명확히 지정해줘야 한다. 그리고 Set과 Get에 들어갈 데이터 타입이 일치해야 한다. Set과 Get 노드는 데이터의 타입이 맞아야 한다.예를 들어, Set Latent로 저장한 값을 Get Image로 불러오면 오류 발생. Set 노드와 Get 노드를 왜 쓰는가? 하나의 노드를 여러 곳에 연결해야 할 경우가 있는데 이럴 때 직관적으로 연결할 수가 있다. 왜 이렇게 '모듈화'를 하는가?복잡한 코드를 정리할 수 있음반복되는 연산을 줄여 최적화 가능같은 Laten.. 2025. 2. 28. 프롬프트 컨디셔닝(두 프롬프트 섞기) 프롬프트 두 개를 섞고 싶다면 Conditioning Average.뱀이라는 단어와 사과라는 단어를 조합해서 사과 색깔의 껍질을 입은 뱀의 사진을 만들어내려면?뱀 + 사과 이렇게 프롬프트 두 개를 믹스하면 된다~그래서어떻게믹스하냐고믹스할 프롬프트 1 -> Conditioning Average 노드의 Conditioning_from 입력에 넣기믹스할 프롬프트 2 -> Conditioning Average 노드의 Conditioning_to 입력에 넣기 그렇게 나온 Conditioning Average 노드의 출력을 KSampler의 긍정 입력에 넣기 나는 conditioning_to를 더 강하게. 그중에서도 (0.0부터 1.0 사이임) 0.8만큼 강하게 하고 싶은데요?-> conditioning_to_.. 2025. 2. 28. 프롬프트는 어떻게 이미지로 변환되는가 긍정 프롬프트는 이미지에서 강조해야 할 요소, 부정 프롬프트는 피해야 할 요소이다. 프롬프트는 Positive Prompt에서 Negative Prompt를 뺀 것이다.아니 정확히 말하자면, 긍정 프롬프트에서 부정 프롬프트를 뺐다기 보다는, 둘을 함께 사용하여 원하는 결과를 조정하는 것이다. Prompt는 Conditioning 과정(프롬프트를 기반으로 생성할 이미지를 조정하는 것.)의 영역에 속해 있는 것이다. AI는 텍스트를 직접 이해하는 것이 아니라, 텍스트를 숫자로 변환한 후(이것을 임베딩이라고 함) 이것을 활용한다. 스테이블 디퓨전은 CLIP같은 시스템을 이용해 텍스트 프롬프트를 숫자의 집합, 즉 벡터로 변환한다.자 그럼 어떻게 해야 좋은 프롬프트를 입력할 수 있는가?일관적인 사진이 나올 수 .. 2025. 2. 27. KSampler의 속성을 알아보자 Seed시드가 뭐냐 씨앗이다 씨앗. 즉 초기값.AI 이미지를 생성하려면 태초부터 랜덤 노이즈가 필요한데, 이 랜덤 노이즈의 초기값이 바로 시드 되시겠다.이 랜덤 노이즈의 초기값을 바탕으로 AI 이미지를 생성한다는 것까지는 모두들 알 것이다동일한 시드 값, 동일한 프롬프트 등 동일한 설정을 사용하면 항상 동일한 결과를 얻을 수 있다.반면 시드 값을 바꾸면 다른 설정이 같아도 매번 다른 결과가 나온다.Control after generate이미지 생성이 끝난 후 특정 특징만 좀더 세밀하게 조정할 때 후처리하는 옵션. before 옵션은 초기 단계에서부터 조건을 반영하도록 설정하는 것.after 옵션은 이미지를 일단 생성시켜놓고 후처리 단계에서 추가로 조건을 반영하도록 설정하는 것. (그냥 after로 놓고 .. 2025. 2. 25. Stable Diffusion의 다양한 node group들 모델 패치: 이미지 개선. 굉장히 유용하고 디테일을 잡아주는 기능Util: primitive에서 데이터 타입을 정의하고, note에서 메모를 적을 수 있고, reroute로 노드끼리의 길을 이어줄 수 있다.Loaders: 모델을 불러온다.Conditioning: 텍스트 프롬프트를 받고, 받은 프롬프트에 맞춘 조건을 모델에 맞게 변환하는 것이때, 모델에 맞춘 조건을 프롬프트에 맞게 변환으로 오해할 수도 있는데, 아니다. 조건은 프롬프트에다 맞추는 거고. 모델에서 프롬프트로 가는 것 같은 (즉 역순)은 없다.ControlNet을 사용하면 내가 원하는 이미지와 구도가 같은 사진을 추출할 수 있다. 아래는 내가 입력한 사진 / 출력한 사진.Sampling: 노이즈 단계를 제거하면서 내가 원하는 이미지를 만들어주.. 2025. 2. 23. 인공지능으로 만들어내는 사진은 어떤 원리로 작동하는가 사진에 노이즈를 줄 수 있다면, 반대로 노이즈에서 사진을 만들어 낼 수 있다.랜덤한 픽셀 값들(즉 노이즈)에서 시작해서 점차 그 노이즈를 점진적으로 변형해서 이미지를 만들어내는 것이다.그게 이미지 복원이라고 착각할 수도 있는데 이미지 복원과는 아예 다른 로직이다이미지 복원은 뭐냐. 이미지에 존재했던 정보나 패턴을 기반으로 흐릿하거나 손상된 부분을 원본에 가까운 형태로 돌리는 것이고AI 생성 이미지는 처음부터 아무 정보가 없는 랜덤한 값 즉 노이즈를 시작점으로 점차적으로 의미있는 형태로 만들어 나가는 것.이미지 복원은 애초에 원본 이미지가 있지만 AI 생성 이미지는 원본 이미지가 없다가 AI가 만들어낸다는 점이 다른 점 되시겠다. 이 AI 이미지 생성 과정에서는 각각의 인공지능 모델들이 각 과정을 담당한다.. 2025. 2. 22. 이전 1 다음
