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<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;제어된 생성&quot;,&quot;local&quot;:&quot;controlled-generation&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;InstructPix2Pix&quot;,&quot;local&quot;:&quot;instructpix2pix&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;참석하고 열광하세요&quot;,&quot;local&quot;:&quot;attend-and-excite&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;의미 기반 가이던스(SEGA)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;semantic-guidance-sega&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;자기 주의 유도(Self-attention Guidance, SAG)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;self-attention-guidance-sag&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Depth2Image&quot;,&quot;local&quot;:&quot;depth2image&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;MultiDiffusion 파노라마&quot;,&quot;local&quot;:&quot;multidiffusion-panorama&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;자체 모델 파인튜닝&quot;,&quot;local&quot;:&quot;fine-tuning-your-own-models&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;DreamBooth&quot;,&quot;local&quot;:&quot;dreambooth&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Textual Inversion&quot;,&quot;local&quot;:&quot;textual-inversion&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;ControlNet&quot;,&quot;local&quot;:&quot;controlnet&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;프롬프트 가중치&quot;,&quot;local&quot;:&quot;prompt-weighting&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Custom Diffusion&quot;,&quot;local&quot;:&quot;custom-diffusion&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;DiffEdit&quot;,&quot;local&quot;:&quot;diffedit&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;T2I-Adapter&quot;,&quot;local&quot;:&quot;t2i-adapter&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Fabric&quot;,&quot;local&quot;:&quot;fabric&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/>
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		<!--1v3kjpy--><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Controlled generation&quot;,&quot;local&quot;:&quot;controlled-generation&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;InstructPix2Pix&quot;,&quot;local&quot;:&quot;instructpix2pix&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Attend and Excite&quot;,&quot;local&quot;:&quot;attend-and-excite&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Semantic Guidance (SEGA)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;semantic-guidance-sega&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Self-attention Guidance (SAG)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;self-attention-guidance-sag&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Depth2Image&quot;,&quot;local&quot;:&quot;depth2image&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;MultiDiffusion Panorama&quot;,&quot;local&quot;:&quot;multidiffusion-panorama&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Fine-tuning your own models&quot;,&quot;local&quot;:&quot;fine-tuning-your-own-models&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;DreamBooth&quot;,&quot;local&quot;:&quot;dreambooth&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Textual Inversion&quot;,&quot;local&quot;:&quot;textual-inversion&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;ControlNet&quot;,&quot;local&quot;:&quot;controlnet&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Prompt Weighting&quot;,&quot;local&quot;:&quot;prompt-weighting&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Custom Diffusion&quot;,&quot;local&quot;:&quot;custom-diffusion&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;DiffEdit&quot;,&quot;local&quot;:&quot;diffedit&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;T2I-Adapter&quot;,&quot;local&quot;:&quot;t2i-adapter&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2},{&quot;title&quot;:&quot;Fabric&quot;,&quot;local&quot;:&quot;fabric&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/><!---->
		<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div dir="ltr" class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span dir="auto">Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="controlled-generation" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#controlled-generation"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 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href="https://github.com/huggingface/diffusers/issues" rel="nofollow">GitHub issue</a>를 열어 주세요.</p> <p>생성 과정을 제어하는 방식에 대한 고수준 설명과 기술적 세부 사항의 일부를 제공합니다. 기술적 세부 사항에 대한 더 심층적인 설명이 필요할 경우, 파이프라인에서 링크된 원본 논문이 항상 가장 좋은 자료입니다.</p> <p>사용 사례에 따라 적절한 기법을 선택해야 합니다. 많은 경우 이러한 기법들을 조합할 수 있습니다. 예를 들어, Textual Inversion과 SEGA를 결합하여 Textual Inversion을 사용해 생성된 출력에 더 많은 의미론적 안내를 제공할 수 있습니다.</p> <p>별도로 언급되지 않는 한, 이는 기존 모델과 함께 작동하며 자체 가중치가 필요하지 않은 기법입니다.</p> <ol><li><a href="#instructpix2pix">InstructPix2Pix</a></li> <li><a href="#attend-and-excite">관심과 흥분</a></li> <li><a href="#semantic-guidance-sega">의미적 가이드</a></li> <li><a href="#self-attention-guidance-sag">자기 주의 유도</a></li> <li><a href="#depth2image">Depth2Image</a></li> <li><a href="#multidiffusion-panorama">MultiDiffusion Panorama</a></li> <li><a href="#dreambooth">DreamBooth</a></li> <li><a href="#textual-inversion">텍스추얼 인버전</a></li> <li><a href="#controlnet">ControlNet</a></li> <li><a href="#prompt-weighting">프롬프트 가중치</a></li> <li><a href="#custom-diffusion">커스텀 디퓨전</a></li> <li><a href="#diffedit">DiffEdit</a></li> <li><a href="#t2i-adapter">T2I-Adapter</a></li> <li><a href="#fabric">FABRIC</a></li></ol> <p>편의상 추론 전용 메서드와 파인튜닝/학습이 필요한 메서드를 구분하는 표를 제공합니다.</p> <table><thead><tr><th align="center"><strong>메서드</strong></th><th align="center"><strong>추론 전용</strong></th><th align="center"><strong>학습 /<br/> 파인튜닝 필요</strong></th><th align="center"><strong>댓글</strong></th></tr></thead><tbody><tr><td align="center"><a href="#instructpix2pix">InstructPix2Pix</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center">추가로 <br/>편집 지침에 대해 더 나은 <br/>성능을 위해 <br/>파인튜닝할 수 있습니다.</td></tr><tr><td align="center"><a href="#attend-and-excite">관심과 흥분</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#semantic-guidance-sega">의미적 가이드</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#self-attention-guidance-sag">자기 주의 유도</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#depth2image">Depth2Image</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#multidiffusion-panorama">MultiDiffusion Panorama</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#dreambooth">DreamBooth</a></td><td align="center">❌</td><td align="center">✅</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#textual-inversion">텍스추얼 인버전</a></td><td align="center">❌</td><td align="center">✅</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#controlnet">ControlNet</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center">ControlNet은 <br/>사용자 정의 조건부 데이터로 학습/파인튜닝<br/>할 수 있습니다.</td></tr><tr><td align="center"><a href="#prompt-weighting">프롬프트 가중치</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#custom-diffusion">커스텀 디퓨전</a></td><td align="center">❌</td><td align="center">✅</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#diffedit">DiffEdit</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#t2i-adapter">T2I-Adapter</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center"><a href="#fabric">Fabric</a></td><td align="center">✅</td><td align="center">❌</td><td align="center"></td></tr></tbody></table> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="instructpix2pix" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#instructpix2pix"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->InstructPix2Pix<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2211.09800" rel="nofollow">논문</a></p> <p><a href="../api/pipelines/pix2pix">InstructPix2Pix</a>는 입력 이미지를 편집할 수 있도록 Stable Diffusion에서 파인튜닝된 모델입니다. 이미지와 편집을 설명하는 프롬프트를 입력으로 받아 편집된 이미지를 출력합니다.
InstructPix2Pix는 <a href="https://openai.com/blog/instruction-following/" rel="nofollow">InstructGPT</a>와 유사한 프롬프트와 함께 잘 작동하도록 명시적으로 학습되었습니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="attend-and-excite" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#attend-and-excite"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 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with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#semantic-guidance-sega"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->의미 기반 가이던스(SEGA)<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2301.12247" rel="nofollow">논문</a></p> <p>SEGA는 이미지에서 하나 이상의 개념을 적용하거나 제거할 수 있습니다. 개념의 강도도 제어할 수 있습니다. 즉, smile 개념을 사용하여 초상화의 미소를 점진적으로 증가시키거나 감소시킬 수 있습니다.</p> <p>classifier free guidance가 빈 프롬프트 입력을 통해 가이던스를 제공하는 것과 유사하게, SEGA는 개념적 프롬프트에 대한 가이던스를 제공합니다. 이러한 개념적 프롬프트는 여러 개를 동시에 적용할 수 있습니다. 각 개념적 프롬프트는 가이던스가 양(+)으로 적용되는지 음(-)으로 적용되는지에 따라 해당 개념을 추가하거나 제거합니다.</p> <p>Pix2Pix Zero나 Attend and Excite와 달리, SEGA는 명시적인 기저 기반 최적화를 수행하는 대신 확산 과정에 직접 상호작용합니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="self-attention-guidance-sag" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#self-attention-guidance-sag"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->자기 주의 유도(Self-attention Guidance, SAG)<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2210.00939" rel="nofollow">논문</a></p> <p>Self-attention Guidance는 이미지의 전반적인 품질을 향상시킵니다.</p> <p>SAG는 고주파 세부 사항에 조건이 부여되지 않은 예측에서 완전히 조건이 부여된 이미지까지의 가이던스를 제공합니다. 고주파 세부 사항은 UNet의 self-attention 맵에서 추출됩니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="depth2image" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#depth2image"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Depth2Image<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-depth" rel="nofollow">프로젝트</a></p> <p><a href="../api/pipelines/stable_diffusion/depth2img">Depth2Image</a>는 텍스트 기반 이미지 변형 시 의미론적 정보를 더 잘 보존할 수 있도록 Stable Diffusion에서 파인튜닝되었습니다.</p> <p>원본 이미지의 단안 깊이 추정값을 조건으로 사용합니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="multidiffusion-panorama" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#multidiffusion-panorama"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->MultiDiffusion 파노라마<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2302.08113" rel="nofollow">논문</a></p> <p>MultiDiffusion Panorama는 사전 학습된 diffusion model에 대해 새로운 생성 과정을 정의합니다. 이 과정은 고품질이고 다양한 이미지를 생성하는 데 바로 적용할 수 있는 여러 diffusion 생성 방법을 하나로 묶습니다. 생성 결과는 panorama와 같은 원하는 aspect ratio, 또는 긴밀한 segmentation mask부터 bounding box까지의 공간적 유도 신호와 같은 사용자가 제공한 제어 조건을 따릅니다.
MultiDiffusion Panorama를 사용하면 panorama와 같은 임의의 aspect ratio로 고품질 이미지를 생성할 수 있습니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="fine-tuning-your-own-models" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#fine-tuning-your-own-models"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->자체 모델 파인튜닝<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>Diffusers는 사전 학습된 모델 외에도 사용자가 제공한 데이터로 모델을 미세 조정하기 위한 학습 스크립트를 제공합니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="dreambooth" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#dreambooth"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->DreamBooth<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://dreambooth.github.io/" rel="nofollow">프로젝트</a></p> <p><a href="../training/dreambooth">DreamBooth</a>는 모델을 미세 조정하여 새로운 주제를 학습시킵니다. 예를 들어, 특정 인물에 대한 몇 장의 사진을 사용하여 다양한 스타일로 해당 인물의 이미지를 생성할 수 있습니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="textual-inversion" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#textual-inversion"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Textual Inversion<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2208.01618" rel="nofollow">논문</a></p> <p><a href="../training/text_inversion">Textual Inversion</a>은 새로운 개념을 모델에 학습시키기 위해 모델을 fine-tune합니다. 즉, 특정 스타일의 예술 작품 사진 몇 장을 사용하여 해당 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="controlnet" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#controlnet"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->ControlNet<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2302.05543" rel="nofollow">논문</a></p> <p><a href="../api/pipelines/controlnet">ControlNet</a>은 추가 조건을 부여하는 보조 네트워크입니다.
엣지 디텍션, 스케치, 깊이 맵, 시맨틱 세그멘테이션 등 다양한 조건으로 학습된 8개의 정형화된 사전 학습된 ControlNet이 있습니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="prompt-weighting" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#prompt-weighting"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->프롬프트 가중치<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="../using-diffusers/weighted_prompts">Prompt weighting</a>은 텍스트 입력의 특정 부분에 더 많은 주의(attention) 가중치를 부여하는 간단한 기법입니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="custom-diffusion" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#custom-diffusion"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Custom Diffusion<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2212.04488" rel="nofollow">논문</a></p> <p><a href="../training/custom_diffusion">Custom Diffusion</a>은 사전 학습된 텍스트-이미지 diffusion 모델의 cross-attention 맵만 fine-tune합니다. 또한 Textual Inversion을 추가로 수행할 수 있습니다. 설계상 다중 개념 학습을 지원합니다. DreamBooth와 Textual Inversion과 마찬가지로, Custom Diffusion도 사전 학습된 텍스트-이미지 diffusion 모델에 새로운 개념을 학습시켜 관심 있는 개념이 포함된 출력을 생성하는 데 사용됩니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="diffedit" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#diffedit"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->DiffEdit<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2210.11427" rel="nofollow">논문</a></p> <p>DiffEdit는 입력 이미지와 입력 프롬프트를 기반으로 의미론적 편집을 수행하되, 원본 입력 이미지를 최대한 보존합니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="t2i-adapter" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#t2i-adapter"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->T2I-Adapter<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2302.08453" rel="nofollow">논문</a></p> <p><a href="../api/pipelines/stable_diffusion/adapter">T2I-Adapter</a>는 추가 조건을 부여하는 보조 네트워크입니다.
엣지 디텍션, 스케치, 깊이 맵, 시맨틱 세그멘테이션 등 다양한 조건으로 학습된 8개의 정형화된 사전 학습된 어댑터가 있습니다.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="fabric" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#fabric"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Fabric<!----></span></h2><!--]--><!----> <p><a href="https://huggingface.co/papers/2307.10159" rel="nofollow">논문</a></p> <p><a href="https://github.com/huggingface/diffusers/tree/442017ccc877279bcf24fbe92f92d3d0def191b6/examples/community#stable-diffusion-fabric-pipeline" rel="nofollow">Fabric</a>은 학습이 필요 없는 접근 방식으로, 다양한 인기 있는 diffusion 모델에 적용할 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 아키텍처에 존재하는 self-attention 레이어를 활용하여 feedback 이미지 집합에 조건을 부여하는 방식으로 diffusion 프로세스를 제어합니다.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/en/using-diffusers/controlling_generation.md" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]-->
			
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