본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
▶ 오늘 수강 강의
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| VFX 및 새로운 AI 툴에 대해 배워보았다. |
▶ 오늘 배운 내용
VFX Part 1. OT
- VFX 강사님 - 6년차 캐주얼 이펙터 권현정
- 강의 수강 목표: VFX 제작 프로젝트 Flow를 이해하고, 그 과정에서 AI를 접목 하는 방법에 익숙해지기
- 사용하는 툴
- Unity 6000.0.29f1 - 쉐이더 그래프가 있는 버전이면 크게 상관 없음
- Stable Diffusion - 로컬에서 사용 가능하며, 플러그인 활용이 가능함
- Photoshop - 이미지 편집만 가능하면 다양한 버전이나 다른 툴도 활용 가능
- 과정 흐름
- AI로 Resource 제작
- 리소스를 포토샵에서 편집
- 이펙트를 유니티 안에서 실행하고 적용하기
VFX Part 2. AI 활용 - Stable Diffusion
- 1개의 Checkpoint(큰 용량의 .safetensors)와 여러 개의 LoRA(작은 용량의 .cpkt, .safetensors)로 이루어져 있음
- 활용할 모델은 Civit.AI 의 모델 탭에서 구할 수 있음.
- 웹 UI 버전 (링크) 설치하기 (Window 기준 - Mac 및 Linux는 GitHub에 설치 방식 설명 참고)
- 웹 UI 알아보기
- Stable Diffusion checkpoint - 다운로드 받은 모델을 지정해줄 곳
- txt2img - 텍스트만으로 이미지를 생성
- img2img - 텍스트형 프롬포트 뿐만 아니라 다양한 가이드 이미지를 넣어서 좀 더 구체적인 이미지를 생성
- Prompt - 원하는 이미지를 생성하기 위한 키워드나 문장
- Negative Prompt - 생성하지 않았으면 하는 키워드나 문장 (Ex. VFX용으로는 person)
- Sampling method - 그림을 생성하는 방식 (보통 Euler-A 또는 DPM++ 2M. 이건 스스로 테스트 해보)
- Sampling steps - 생성하는 이미지의 퀄리티를 결정. 근데 너무 높은 값이면 이미지가 깨짐
- CFG Scale - 프롬포트를 어느 정도 따를지 충실도
- Denoising strength - 가이드 이미지를 어느 정도 따를지 충실도
- Seed - 결과물의 랜덤성 (시작은 항상 -1)
- Batch count/size - 프롬포트 결과물을 뽑는 이미지 참고 생성 횟수
- 기능을 활용해서 결과물 뽑아보기
- 이펙트용 Texture 그림은 실루엣 때문에 규격화된 이미지를 뽑고자 보통 img-2-img를 선호
- 다운로드 받은 model 파일은 stable-diffusion 설치 폴더 → models → Stable-diffusion 폴더 안에 넣어주기
- 설치가 끝나고 webui-user.bat 파일 실행하면 cmd 창이 실행되면서 로컬 기반 웹 창이 열림 (이 때 cmd 창을 끄면 model 선택할 때 connection time out 에러가 뜰 수 있으니 주의)
- txt-2-img 프롬포트와 네거티브 프롬포트에 구현하고자 하는 이미지의 자세한 설명을 적어서 원하는 이미지가 나올 때까지 생성해보기.
- 이때 원하는 이미지가 너무 안나오면, Sampling method, steps 등을 조절해보기
- 대충 원하는 이미지가 생성됬을 경우, 이미지 하단에 Seed 값을 그대로 넣어서 비슷한 이미지 생성
- 프롬포트는 영어로 작성해야하다보니, 힘들면 번역기나 LLM형 AI의 도움을 받는 것을 추천
- 생성된 이미지는 저장 버튼을 통해서 저장 가능
▶ 나의 이야기
여태 Midjourney로 생성하다가, 로컬로 Stable Diffusion 돌려서 이미지 뽑는 것은 처음 해보는데, AI의 동작 원리를 담아낸 UI가 보여서 신기하다. 아직 이미지를 뽑아보진 않았는데, 어떤 것을 뽑을 수 있을지도 궁금하고, 다른 모델들도 궁금하다.
▶ 시간 및 공부 인증
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| 강의 자체는 그렇게 오래 걸리지 않았는데, 설치하면서 보느라 좀 오래 걸렸다. | |
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| 컴퓨터에 로컬로 Stable Diffusion 설치하는 것을 성공했다. | |
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