SDXL을 로컬에 설치하는 방법은 무엇인가요?

소개

스테이블 디퓨전 XL이라고도 하는 SDXL은 StabilityAI에서 최근 대중에게 공개한 오픈 소스 생성 AI 모델로 많은 기대를 모으고 있습니다. 1.5, 2.0, 2.1과 같은 이전 버전의 SD에서 업그레이드된 것으로 이미지 품질, 미학, 다용도성이 크게 개선되었습니다.

이 글에서는 SDXL을 로컬에 설치하는 과정을 안내하여 이 고급 AI 모델의 성능을 자신의 컴퓨터에서 바로 활용할 수 있도록 합니다.

전제 조건

시작하기 전에 설치 프로세스를 사용하려면 다음 전제 조건이 있는지 확인하세요:

Python 3.7 이상
Pip 패키지 관리자
Git
안정적인 인터넷 연결

단계별 설치 가이드

1단계: 리포지토리 복제하기

StabilityAI에서 SDXL 리포지토리를 복제하여 시작하세요. GitHub 페이지로 이동합니다. 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다:

git clone https://github.com/stabilityai/sdxl.git

2단계: 가상 환경 만들기

다음으로, 가상 환경을 생성하여 SDXL을 격리합니다. 시스템의 파이썬에서 설치 환경으로 이동합니다. 복제된 리포지토리의 디렉토리로 이동하여 다음 명령을 실행합니다:

cd sdxl
python3 -m venv sdxl-env

3단계: 가상 환경 활성화

운영 체제에 맞는 명령을 실행하여 가상 환경을 활성화합니다:

- Windows용:

sdxl-envScriptsactivate.bat

- macOS 및 Linux용:

소스 SDXL-ENV/bin/activate

4단계: 종속성 설치

가상 환경이 활성화된 상태에서 다음 명령을 실행하여 필요한 종속성을 설치합니다:

pip 설치 -r 요구사항.txt

5단계: 사전 학습된 가중치 다운로드

다음 명령을 실행하여 SDXL용 사전 학습된 가중치를 다운로드하세요:

python download_weights.py

6단계: SDXL 실행

이제 SDXL이 로컬 머신에 성공적으로 설치되었습니다. To 이미지 생성 SDXL을 사용하여 다음 명령을 실행합니다:

리파이너 모델은 이름에서 알 수 있듯이 이미지 품질을 개선하기 위해 이미지를 다듬는 방법입니다. Invoke AI의 경우 한 번의 이미지 생성으로 전체 프로세스를 수행하기 때문에 이 단계가 필요하지 않을 수 있습니다. 리파이너 모델을 사용하려면 다음과 같이 하세요:

자동1111 내에서 이미지 간 탭으로 이동하거나 AI를 호출합니다.
체크포인트/모델을 sd_xl_refiner(또는 Invoke AI의 경우 sdxl-refiner)로 변경합니다.
SDXL 기본 모델로 생성한 모든 이미지를 입력 이미지로 사용할 수 있습니다.
노이즈 제거 강도를 0.25~0.6으로 설정하면 이미지에 따라 결과가 달라지므로 이 옵션을 실험해 보세요.

파이썬 sdxl.py

결론

축하합니다! SDXL을 로컬에 성공적으로 설치했으며 이제 그 기능을 살펴볼 준비가 되었습니다. SDXL의 최신 버전인 안정적인 확산는 이미지 품질과 미학이 크게 개선되어 제너레이티브 AI를 위한 강력한 도구가 되었습니다. 따라서 단계별 설치 가이드 이 문서에 제공된 SDXL을 사용하여 이 고급 AI 모델을 통해 창의력을 발휘할 수 있습니다.

SDXL에 대한 자세한 정보와 업데이트를 확인하려면 StabilityAI 웹사이트를 방문하여 커뮤니티에 가입하세요.