AI (3) 썸네일형 리스트형 Stable Diffsuion TEST Prompt : python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms Stable Diffusion v1-4 Model Stable Diffusion v1-5 Model Stable Diffusion v2-1-unclip Model 생성형 AI의 일관성을 위한 사전 자료조사 잠재 일관성 모델(Latent Consistency Models, LCMs)은 이미지나 텍스트와 같은 데이터를 처리할 때 사용되는 딥러닝 모델의 한 종류입니다. 전통적인 딥러닝 모델이 반복적인 과정을 통해 점차적으로 결과를 개선해 나가는 반면, LCM은 데이터의 잠재적인 특성을 활용하여 한 번의 계산으로 높은 품질의 결과를 얻을 수 있는 것이 특징입니다. LCM의 핵심 아이디어는 데이터를 잠재 공간(latent space)에 매핑하고, 이 공간에서의 일관성을 유지하면서 원하는 변환을 수행하는 것입니다. 이 방식은 특히 이미지나 텍스트 생성, 스타일 변환, 데이터 복원과 같은 분야에서 유용하게 적용될 수 있습니다. LCM의 주요 구성 요소: 잠재 공간(Latent Space): 데이터의 핵심적인 특성을 압.. 생성형 AI 일관성 유지 1. 잠재 일관성 모델 (Latent Consistency Models, LCM) 정의와 기본 원리: LCM은 데이터의 잠재적 특성을 활용하여 한 번의 계산으로 고품질의 결과를 얻을 수 있는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 데이터를 잠재 공간에 매핑하고, 해당 공간에서 일관성을 유지하며 변환을 수행합니다. 적용 예: 이미지 생성 및 복원, 스타일 변환, 데이터 생성 등에서 사용됩니다. 2. Instant ID 사용 개념: Instant ID는 단일 이미지를 기반으로 얼굴의 일관성을 유지하면서 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 이 방법은 추가적인 학습이 필요 없이 빠르게 결과를 제공합니다. 기술 구성: Instant ID는 Face Encoder를 통해 ID embedding을 추출하고, Text emb.. 이전 1 다음
