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Textual inversion

`StableDiffusionPipeline`은 textual-inversion을 지원하는데, 이는 몇 개의 샘플 이미지만으로 stable diffusion과 같은 모델이 새로운 컨셉을 학습할 수 있도록 하는 기법입니다. 이를 통해 생성된 이미지를 더 잘 제어하고 특정 컨셉에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다. 커뮤니티에서 만들어진 컨셉들의 컬렉션은 Stable Diffusion Conceptualizer를 통해 빠르게 사용해볼 수 있습니다.

이 가이드에서는 Stable Diffusion Conceptualizer에서 사전학습한 컨셉을 사용하여 textual-inversion으로 추론을 실행하는 방법을 보여드립니다. textual-inversion으로 모델에 새로운 컨셉을 학습시키는 데 관심이 있으시다면, Textual Inversion 훈련 가이드를 참조하세요.

Hugging Face 계정으로 로그인하세요:

    from huggingface_hub import notebook_login

    notebook_login()

필요한 라이브러리를 불러오고 생성된 이미지를 시각화하기 위한 도우미 함수 `image_grid`를 만듭니다:

    import os
    import torch

    import PIL
    from PIL import Image

    from diffusers import StableDiffusionPipeline
    from transformers import CLIPImageProcessor, CLIPTextModel, CLIPTokenizer

    def image_grid(imgs, rows, cols):
        assert len(imgs) == rows * cols

        w, h = imgs[0].size
        grid = Image.new("RGB", size=(cols * w, rows * h))
        grid_w, grid_h = grid.size

        for i, img in enumerate(imgs):
            grid.paste(img, box=(i % cols * w, i // cols * h))
        return grid

Stable Diffusion과 Stable Diffusion Conceptualizer에서 사전학습된 컨셉을 선택합니다:

    pretrained_model_name_or_path = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
    repo_id_embeds = "sd-concepts-library/cat-toy"

이제 파이프라인을 로드하고 사전학습된 컨셉을 파이프라인에 전달할 수 있습니다:

    pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")

    pipeline.load_textual_inversion(repo_id_embeds)

특별한 placeholder token ’`<cat-toy>`‘를 사용하여 사전학습된 컨셉으로 프롬프트를 만들고, 생성할 샘플의 수와 이미지 행의 수를 선택합니다:

    prompt = "a grafitti in a favela wall with a <cat-toy> on it"

    num_samples = 2
    num_rows = 2

그런 다음 파이프라인을 실행하고, 생성된 이미지들을 저장합니다. 그리고 처음에 만들었던 도우미 함수 `image_grid`를 사용하여 생성 결과들을 시각화합니다. 이 때 `num_inference_steps`와 `guidance_scale`과 같은 매개 변수들을 조정하여, 이것들이 이미지 품질에 어떠한 영향을 미치는지를 자유롭게 확인해보시기 바랍니다.

    all_images = []
    for _ in range(num_rows):
        images = pipe(prompt, num_images_per_prompt=num_samples, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images
        all_images.extend(images)

    grid = image_grid(all_images, num_samples, num_rows)
    grid

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