스테이블리티 AI는 사용자가 입력한 텍스트나 이미지를 바탕으로 새로운 이미지를 생성하는 기술입니다. 이 기술을 습득하는 과정은 몇 가지 핵심적인 개념과 실습으로 나누어 볼 수 있습니다.

핵심 개념 이해하기

스테이블리티 AI를 이해하기 위한 첫 단계는 이 기술을 구동하는 모델인 **스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)**의 원리를 파악하는 것입니다. 스테이블 디퓨전은 **확산 모델(Diffusion Model)**의 일종으로, 무작위 노이즈에서 시작하여 점차 노이즈를 제거해 원하는 이미지를 만들어냅니다.

• 잠재 공간(Latent Space): 스테이블 디퓨전은 이미지를 픽셀 단위로 다루는 대신, 이미지를 압축한 잠재 공간이라는 곳에서 연산을 수행합니다. 이는 훨씬 효율적으로 이미지를 처리할 수 있게 해줍니다.
• 프롬프트(Prompt): 사용자가 생성하고 싶은 이미지를 글로 설명하는 텍스트입니다. 효과적인 프롬프트 작성은 스테이블 디퓨전 사용에 있어 가장 중요한 기술 중 하나입니다.
• 부정적 프롬프트(Negative Prompt): 생성하고 싶지 않은 요소를 지정하는 텍스트입니다. 이를 통해 원치 않는 결과를 제외하고 더 나은 이미지를 얻을 수 있습니다.

학습 방법 및 실습

개념을 이해했다면, 직접 실습을 통해 스테이블리티 AI를 익히는 것이 중요합니다. 다음은 추천하는 학습 방법들입니다.

• 코랩(Colab) 사용하기: 구글 코랩은 클라우드 기반의 파이썬 실행 환경으로, 별도의 고성능 컴퓨터 없이도 스테이블 디퓨전을 직접 실행해 볼 수 있습니다. 코랩 노트북을 활용하면 모델을 로드하고 프롬프트를 입력하여 이미지를 생성하는 과정을 직접 체험할 수 있습니다.
• 웹 UI(User Interface) 사용하기: 스테이블 디퓨전을 쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 웹 기반의 사용자 인터페이스들이 있습니다. 대표적으로 AUTOMATIC1111 Web UI는 다양한 기능과 설정을 제공하여 사용자가 모델을 더 세밀하게 제어할 수 있게 돕습니다.
• 프롬프트 엔지니어링: 다양한 프롬프트와 부정적 프롬프트를 조합하여 원하는 결과물을 얻는 연습을 합니다. 키워드의 순서, 가중치 조절, 스타일 지정 등을 시도해 보며 어떤 프롬프트가 어떤 효과를 내는지 직접 확인해 보세요. 온라인 커뮤니티나 갤러리에서 다른 사람들이 사용한 프롬프트들을 참고하는 것도 좋은 방법입니다.