Stable Diffusion을 사용해 이미지 생성 시
WebUI나 ComfyUI 구분하지 않고
이미지 크기를 키우면 퀄리티도 상승하지만
체크포인트 생성 시
사용한 학습 데이터가 있기 때문에
일정 크기를 넘어가면
오히려 이미지가 망가지는데
예제를 한번 보자면
처음 이미지 크기에서 2배까지는
퀄리티가 잘 올라가다가
그 2배에서 2배를 더 키워보니
Denoising Strength가 높을 경우
이미지가 이상하게 나오고
반대로 Denoising Strength를
낮출 경우에는 매우 흐릿하게 나온다
WebUI에서도 동일하게
VRAM 다 쥐어짜면서
2배씩 2번 확장해보면
처음 크기에서 2배에 비해
한번 더 2배로 키울 경우
Denoising Strength를 늘리면
역시 이상하게 나오고
반대로 줄여서 생성해보면
이미지가 거의 달라진 것이 없는 것이 보인다
크기가 곧 퀄리티라고 했지만
이를 반영하지 못한 것이다
원인은 아까도 말한 것 처럼
학습 데이터의 크기를 넘어가면
퀄리티 상승이 거의 없기 때문에
Checkpoint 별로 퍼포먼스가 잘 나오는
최대 크기를 확인한 후
해당 크기까지 Adetailer를 사용해
이미지를 키워가며 완성한 뒤
Ultimate SD Upscale에
Upscaler로는 4xUltrasharp를 사용해서
원하는 크기까지 이미지를 지정해 만들면 되는데
SD Upscale은 이미지를 여러 토막으로 쪼개
따로 그린 후 합치는 방식이기 때문에
어마어마하게 큰 크기의 이미지를 생성해도
그냥 오래 걸릴 뿐 많은 VRAM을 소모하진 않는다
이미지의 예제로 하나 뚝딱 만들어 봤는데
처음 이미지 생성한 크기에서
ADetailer를 사용하면서 2배로 키운 후
Ultimate SD Upscale을 사용해서
이미지를 4배로 키워 4096*6144 크기의
이미지를 완성했는데
핵심은 이미지 퀄리티의 최대점을 찾은 후
거기서부터는 이미지 퀄리티를 손상하지 않게
Ultimate SD Upscale / 4xUltraSharp를 사용해서
원하는 크기의 이미지를 완성해주면 된다는 거다
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