[AI 프롬프트] 메타코드 강의 2일차_Stable_Diffusion 설치 및 활용

2-2 Stable-Diffusion 설치하기

anaconda를 통해서 가상환경 안에서 모델 동작한다. 

강의자료에 나온 설치를 하는 과정은 전반적인 환경 setting이 끝나고 git clone 하여 작업을 수행하는 것이고,

이전에 준비해야될 환경이 있다.

 

필수) CUDA-Toolkit Version이 12.1이 있어야한다.

강의에서 안내가 되어있지 않지만, 12.1이 깔려있지 않다면 'torch'를 사용할 수 없다는 오류가 발생한다.

 

간략하게 CUDA가 무엇인지 설명드리면, Nvidia계열의 GPU 가속 프로그램이다. GPU가속기 정도로 알아두면 된다.

CUDA가 고통스러운 이유는 버전이 높거나 낮으면 의존 모듈 하나하나가 잘 돌아가지 않기 때문에, 자신의 CUDA 버전을 정확히 알고, 해당 버전과 호환되는 모듈로 적절히 설치를 해야한다.

네트워크 환경에 따라 시간이 많이 소요된다. (유선LAN 환경 추천)

 

1. local CUDA를 설치하는 방법

(윈도우의 경우 여러 개의 cuda 설치 가능-->환경변수만 변경하면 됨, 리눅스는 재설치로 알고 있음.)

 

[CUDA] 윈도우 CUDA 설치 방법

 

[CUDA] Ubuntu CUDA 설치하기

 

2. conda 가상환경에 CUDA-toolkit 설치하기 (추천)

CUDA 여러버전 설치 하기

 

3. GPU가 없다??...실습은 불가능 할 것 같다...설치 파일에서 torch 2.1.2 CPU버전 설치 명령어로 바꾸면 되는데, 파일을 다 뒤져가면서 확인하지는 않았다. 아래 설치 화면 첨부하니 시도해보시기 바랍니다...ㅠ

+) 강의 2-4에서 google colab을 이용해서 한정된 용량으로 실습 가능합니다.

 

[설치 완료]

 

Stable-diffusion 모델은 여러가지의 checkpoint를 가지고 배포된 것이다. hugging face라는 유명한 플랫폼 회사에서 배포되는 체크 포인트와 프롬프트를 다운받아서 동작하게 된다.

 

설치한 stable-diffusion 프롬프트를 하나씩 간단하게 조작해보면서, 어떠한 기능을 가진 옵션들이 있는지 살펴보았다. 

• CFG Scale : 높을수록 프롬프트를 따르려고함, 낮을 수록 프롬프트와 연관성을 떨어지지만 품질이 향상됨
• Script : -prompt matrix : | 로구분하여 프롬프트내에서 이미지를 조합-x/y/z plot : 여러가지 조합을 커스텀하여 출력

 

여러가지 옵션들이 있지만, 다음 시간부터 본격적으로 여러가지 checkpoint들도 활용하여 실제 회사에서 구현하는 수준의 작업을 실습해볼 예정이다.

 

환경 설정에 대한 언급이 없어서, trouble shooting에 많은 시간이 걸렸다.

2-3 부터 3, 4개의 강좌씩 묶어서 정리하도록 하겠다.

 

[강의 듣는 곳 : 메타코드M]

메타코드M