생성형 AI의 '샘플러'와 '스텝' 이해하기
생성형 AI로 이미지를 만들 때, '샘플러'와 '스텝'이라는 용어가 자주 등장합니다.
비유하자면, 샘플러는 그림을 그리는 화가이고,
스텝은 화가가 그림을 그리는 붓질 횟수라고 생각할 수 있습니다.
- 샘플러(Sampler): 이미지를 생성하는 다양한 알고리즘을 뜻합니다.
각 샘플러는 고유한 스타일과 특성을 가지고 있어, 똑같은 프롬프트(명령어)와 스텝 수를 입력해도 각기 다른 결과물을 만들어냅니다.
예를 들어, 어떤 샘플러는 풍경화에 강하고, 다른 샘플러는 인물화에 더 섬세한 표현을 할 수 있죠. 유명한 샘플러로는 Euler A, DPM++ 2M Karras 등이 있습니다. - 스텝(Steps): 이미지를 생성하는 과정의 단계(횟수)를 말합니다.
스텝 수가 높을수록 붓질 횟수가 많아지는 것이므로, 이미지가 더 정교하고 디테일해집니다. 하지만 스텝 수가 너무 많아지면 이미지 품질 향상 효과는 미미해지고, 오히려 생성 시간만 길어질 수 있습니다.
보통은 스텝 20~30 정도가 적절한 품질과 속도를 제공하는 균형점이라고 알려져 있습니다.
샘플러 종류별 특징과 활용법
다양한 샘플러 중 몇 가지를 예로 들어 설명해 드릴게요.
- Euler A: 빠르고 단순한 샘플러로, 낮은 스텝 수에서도 좋은 결과물을 만들어냅니다. 여러 가지 아이디어를 빠르게 테스트해보고 싶을 때 유용합니다.
마치 스케치를 하듯, 가볍게 이미지를 만들어보는 용도로 좋습니다. - DPM++ 2M Karras: 높은 품질의 이미지를 생성하는 데 최적화된 샘플러입니다.
세밀한 디테일과 부드러운 빛 표현에 강점을 보입니다.
하지만 높은 스텝 수를 사용해야 할 때가 많아, 비교적 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다.
DPM 계열 샘플러들은 특정 프롬프트나 복잡한 이미지에서는 예상치 못한 결과가 나올 수도 있어 다양한 실험이 필요합니다.
결론적으로, 어떤 샘러를 사용할지는 원하는 이미지의 스타일과 품질에 따라 결정하는 것이 좋습니다.
여러 가지 샘플러를 직접 테스트해 보며 각 샘플러가 어떤 특징을 가졌는지 파악하면, 원하는 결과에 더 빠르게 도달할 수 있습니다.
CFG(Classifier Free Guidance)와 프롬프트 통제력
생성형 AI의 또 다른 중요한 설정값 중 하나는 'CFG'입니다.
CFG는 사용자가 입력한 프롬프트에 얼마나 충실하게 이미지를 만들 것인지 결정하는 값입니다.
- CFG 값이 낮을수록 (예: 1~3): AI가 프롬프트에서 벗어나 더 창의적이고 자유롭게 이미지를 생성합니다.
- CFG 값이 높을수록 (예: 7~10 이상): AI가 프롬프트를 더 엄격하게 따르려고 합니다.
이 CFG 값은 이미지의 구도, 색상, 개체의 위치 등을 통제하는 데 큰 영향을 미칩니다.
원하는 결과물이 명확하고, 프롬프트의 내용을 그대로 반영하고 싶다면 CFG 값을 높이는 것이 좋습니다.
반대로, 새로운 스타일의 이미지를 탐색하고 싶다면 CFG 값을 낮춰 보세요.
대량 이미지 생성과 작업 효율 높이기
생성형 AI로 여러 이미지를 만들 때는 작업 효율을 높이는 기능들을 활용할 수 있습니다.
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배치 처리(Batch Processing): 여러 이미지를 한 번에 생성하는 기능입니다.
'큐(Queue)' 기능을 활용하면 여러 개의 작업을 쌓아두고 자동으로 연속해서 이미지를 생성할 수 있습니다. -
시드(Seed) 값: 각 이미지를 생성할 때 사용되는 고유한 숫자입니다.
특정 이미지의 시드 값을 저장해두면, 나중에 같은 설정을 사용해 동일한 이미지를 다시 생성하거나, 시드 값을 살짝 바꿔 비슷한 느낌의 이미지를 여러 장 만들 수 있습니다.
이러한 기능들을 활용하면 일일이 설정을 변경할 필요 없이 원하는 이미지를 효과적으로 대량 생산할 수 있습니다.
