실습: Stable Diffusion을 이용한 간단한 이미지 생성

실습: Stable Diffusion을 이용한 간단한 이미지 생성

Python을 이용한 Stable Diffusion 이미지 생성 코드 작성 방법

Python을 이용한 Stable Diffusion 이미지 생성 코드 작성 방법을 설명하겠습니다. 기본적인 프레임워크로는 PyTorch를 사용하겠습니다. 이 예제에서는 간단한 이미지 생성을 수행해보겠습니다.

1.필요한 라이브러리 설치

먼저, 필요한 라이브러리를 설치합니다. 터미널에서 아래의 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치해 주세요.

pip install torch torchvision

2코드 작성

이제 Python을 사용하여 Stable Diffusion 이미지 생성 코드를 작성해봅시다.

import torch import torchvision from torchvision.utils import save_image # 파라미터 설정 image_size = 64 num_channels = 3 num_steps = 1000 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 이미지 생성 함수 정의 def stable_diffusion_image_generation(steps):     # 초기 노이즈 이미지 생성     noise = torch.randn(1, num_channels, image_size, image_size).to(device)     for step in range(steps):         # 노이즈 추가         noise = noise + torch.randn(1, num_channels, image_size, image_size).to(device) * 0.01         # 이미지 정규화         generated_image = (noise - noise.min()) / (noise.max() - noise.min())     return generated_image # 이미지 생성 및 저장 generated_image = stable_diffusion_image_generation(num_steps) save_image(generated_image, 'generated_image.png')

 

위 코드를 실행하면, Stable Diffusion을 이용하여 생성된 이미지가 'generated_image.png'라는 이름으로 저장됩니다. 이 예제에서는 간단한 노이즈 추가를 통해 이미지를 생성하였지만, 실제로는 더 복잡한 알고리즘과 모델을 사용하여 더 정교한 이미지를 생성할 수 있습니다.

참고로, 이 예제에서는 간단한 이미지 생성을 위해 PyTorch만 사용하였지만, 실제로는 더 많은 라이브러리와 전처리 기법을 사용하여 더 정교한 이미지를 생성할 수 있습니다.

코드 실행 및 결과 이미지 확인

위에서 작성한 코드를 실행하여 Stable Diffusion을 이용한 이미지 생성을 확인해봅시다.

1.코드 실행

Python 파일로 저장된 코드를 실행하려면, 터미널에서 아래 명령어를 입력하세요.

python stable_diffusion_image_generation.py

또는 Jupyter Notebook, Google Colab 등의 환경에서 위 코드를 실행할 수 있습니다. 실행 후, 현재 작업 폴더에 'generated_image.png' 파일이 생성되어 있습니다.

2.결과 이미지 확인

생성된 'generated_image.png' 파일을 확인하려면, 작업 폴더에서 파일을 열거나 이미지 뷰어 프로그램을 사용하여 확인할 수 있습니다. 또한 Python 코드에서 이미지를 직접 출력하려면, matplotlib 라이브러리를 사용하여 이미지를 확인할 수 있습니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install matplotlib

그리고 아래 코드를 이전 코드 뒷부분에 추가하여 이미지를 출력합니다.

 

import matplotlib.pyplot as plt def show_generated_image(image):     image = image.permute(1, 2, 0).cpu().numpy()     plt.imshow(image)     plt.axis('off')     plt.show() show_generated_image(generated_image)

이렇게 하면 실행한 환경에서 생성된 이미지를 직접 확인할 수 있습니다. 다양한 파라미터를 조절하고, 다양한 알고리즘을 적용하여 더 다양한 이미지를 생성해 볼 수 있습니다.