stable diffusion 사용법
[링크 : https://selgyun.tistory.com/4]
(키워드) - 강화
[키워드] -약화
batch - 동시에 여러개 이미지 생성
[링크 : https://selgyun.tistory.com/5] txt2img
[링크 : https://selgyun.tistory.com/6] img2img
[링크 : https://selgyun.tistory.com/7] Lora - 모델타입?
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2026.05.11
모델 받는 법, 종류
[링크 : https://healtable.tistory.com/7]
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| --ckpt CKPT model.ckpt Path to checkpoint of Stable Diffusion model; if specified, this checkpoint will be added to the list of checkpoints and loaded. --ckpt-dir CKPT_DIR None Path to directory with Stable Diffusion checkpoints. |
[링크 : https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Command-Line-Arguments-and-Settings]
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| VAE stands for variational autoencoder EMA and MSE. (Exponential Moving Average and Mean Square Error) |
[링크 : https://stable-diffusion-art.com/automatic1111/]
[링크 : https://stable-diffusion-art.com/how-to-use-vae/]
[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema#visual]
지금 이거랑 비슷한 현상인데 봐야겠다.
[링크 : https://samablog.tistory.com/m/203]
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이전 모델이 머였는지 모르겠는데, 새로 받은건 SDXL 계열이고.. 그래서 VAE를 automatic으로 해주라는데
어디서 설정을 하는건지 못 찾는 중..
| Illustrious XL is an advanced Stable Diffusion XL (SD XL)-based model, developed by OnomaAI Research, optimized specifically for illustration and animation tasks. It is built upon the Kohaku XL-Beta - Revision 5 checkpoint, leveraging its robust foundation to deliver high-quality generative capabilities. |
[링크 : https://civitai.com/models/795765/illustrious-xl]
gpt 에서 보면 VAE가 의심되긴한데 CLIP도 문제라지만..fp16 VAE(half-vae ?) 문제일수도 있다는데
일단 내가 한건 모델만 바꾼거라.. vae와 매칭이 안되는게 의심되긴 한다.
| 1. VAE가 모델과 맞지 않는 경우 가장 흔한 원인입니다. 예를 들어: SD1.5 계열 모델 SDXL 계열 모델 애니 특화 모델 실사 특화 모델 각각 latent 분포가 조금 다릅니다. 그런데 다른 계열 VAE를 연결하면: 색감 이상 얼굴 붕괴 디테일 손실 프롬프트 반영 약화 채도 과다/부족 눈/손 이상 등이 발생합니다. 예: SDXL 모델에 SD1.5 VAE 사용 Anything 계열에 실사 VAE 사용 → “고양이”를 입력했는데 이상한 생물처럼 나오는 경우도 있습니다. 5. 실제로는 CLIP 문제인 경우도 많음 많은 사용자가 VAE 문제라고 생각하지만 실제론: CLIP 인코딩 CFG scale sampler step 수 LoRA 충돌 문제인 경우도 매우 많습니다. 예: CFG 너무 높음 → 과적합 Euler a → 프롬프트 드리프트 LoRA weight 과다 → 키워드 왜곡 그러면: "1girl, red hair" 인데 갑자기: 배경 과다 캐릭터 여러 명 이상한 의상 등이 나옵니다. 6. fp16 VAE 문제 저사양 환경에서 흔합니다. fp16 VAE는: VRAM 절약 속도 향상 장점이 있지만: 검은 이미지 washed out NaN 디테일 손실 이 발생하기도 합니다. 특히 AMD/구형 CUDA에서 자주 보입니다. |
[링크 : https://chatgpt.com/share/6a01e096-dc48-83e9-8aa3-cfe937d3b9e6]
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2026.05.12
ft-MSE가 내눈에는 좋아 보인다.
[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse/tree/main]
[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main]
[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema/tree/main]
[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema-original/tree/main]