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# Stable Diffusion web UI
Gradio 라이브러리를 사용하여 구현된 Stable Diffusion의 웹 인터페이스입니다.

![](https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/screenshot.png)

## 주요 기능 (Features)
[이미지가 포함된 상세 기능 소개](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features):
- 오리지널 txt2img 및 img2img 모드
- 원클릭 설치 및 실행 스크립트 (단, Python과 git은 여전히 설치되어 있어야 함)
- 아웃페인팅 (Outpainting)
- 인페인팅 (Inpainting)
- 컬러 스케치 (Color Sketch)
- 프롬프트 매트릭스 (Prompt Matrix)
- Stable Diffusion 업스케일 (Upscale)
- 어텐션(Attention), 모델이 텍스트의 특정 부분에 더 집중하도록 지정
    - `((tuxedo))`를 입은 남성 - 턱시도에 더 집중함
    - `(tuxedo:1.21)`을 입은 남성 - 대체 구문
    - 텍스트를 선택한 후 `Ctrl+Up` 또는 `Ctrl+Down` (MacOS의 경우 `Command+Up` 또는 `Command+Down`)을 눌러 선택한 텍스트에 대한 어텐션을 자동으로 조절 (익명 사용자가 기여한 코드)
- 루프백 (Loopback), img2img 처리를 여러 번 실행
- X/Y/Z 플롯, 서로 다른 파라미터로 3차원 이미지 플롯을 그리는 기능
- 텍스트추 인버전 (Textual Inversion)
    - 원하는 만큼 임베딩을 보유하고 원하는 이름을 지정 가능
    - 토큰당 벡터 수가 다른 여러 임베딩 사용 가능
    - 반정밀도 부동소수점(half precision floating point) 숫자와 호환
    - 8GB에서 임베딩 학습 가능 (6GB에서도 작동한다는 보고가 있음)
- 기타(Extras) 탭 기능:
    - GFPGAN, 얼굴을 보정하는 신경망
    - CodeFormer, GFPGAN의 대안이 되는 얼굴 복원 도구
    - RealESRGAN, 신경망 업스케일러
    - ESRGAN, 다양한 서드파티 모델을 지원하는 신경망 업스케일러
    - SwinIR 및 Swin2SR ([여기 참고](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/pull/2092)), 신경망 업스케일러
    - LDSR, Latent Diffusion Super Resolution 업스케일링
- 크기 비율(Aspect Ratio) 옵션 조절
- 샘플링 방법 선택
    - 샘플러 eta 값(노이즈 배율) 조절
    - 더 고급화된 노이즈 설정 옵션
- 언제든지 처리 중단 가능
- 4GB 그래픽 카드 지원 (2GB에서도 작동한다는 보고가 있음)
- 배치에 대한 올바른 시드(Seed) 적용
- 라이브 프롬프트 토큰 길이 유효성 검사
- 생성 파라미터 저장
     - 이미지를 생성하는 데 사용된 파라미터가 이미지와 함께 저장됨
     - PNG의 경우 PNG 청크에, JPEG의 경우 EXIF에 저장됨
     - 이미지를 PNG Info 탭으로 드래그하여 생성 파라미터를 복원하고 UI에 자동으로 복사할 수 있음
     - 설정에서 비활성화 가능
     - 이미지나 텍스트 파라미터를 프롬프트 상자에 드래그 앤 드롭 가능
- 생성 파라미터 읽기 버튼, 프롬프트 상자에 파라미터를 UI로 불러옴
- 설정(Settings) 페이지
- UI에서 임의의 python 코드 실행 (`--allow-code`를 활성화하여 실행해야 함)
- 대부분의 UI 요소에 대한 마우스오버 힌트 제공
- 텍스트 설정을 통해 UI 요소의 기본값/최소값/최대값/간격(step) 값 변경 가능
- 타일링(Tiling) 지원, 텍스처처럼 타일링 가능한 이미지를 생성하는 체크박스
- 진행률 표시줄 및 실시간 이미지 생성 미리보기
    - VRAM이나 연산량을 거의 사용하지 않고 미리보기를 생성하는 별도의 신경망 사용 가능
- 네거티브 프롬프트(Negative prompt), 생성된 이미지에서 보고 싶지 않은 요소를 나열할 수 있는 추가 텍스트 필드
- 스타일(Styles), 프롬프트의 일부를 저장하고 나중에 드롭다운을 통해 쉽게 적용할 수 있는 기능
- 베리에이션(Variations), 동일한 이미지를 아주 미세한 차이로 생성하는 기능
- 시드 리사이징(Seed resizing), 약간 다른 해상도로 동일한 이미지를 생성하는 기능
- CLIP 인터로게이터(Interrogator), 이미지로부터 프롬프트를 유추해 주는 버튼
- 프롬프트 편집(Prompt Editing), 생성 도중 프롬프트를 변경하는 기능 (예: 수박을 그리다가 중간에 애니메이션 소녀로 전환)
- 배치 처리(Batch Processing), img2img를 사용하여 여러 파일 그룹 처리
- Img2img 얼터너티브(Alternative), 교차 어텐션 제어의 역 오일러(Euler) 방법
- 고해상도 보정(Highres Fix), 일반적인 왜곡 없이 원클릭으로 고해상도 사진을 생성하는 편리한 옵션
- 실시간(on the fly) 체크포인트 리로드
- 체크포인트 머저(Checkpoint Merger), 최대 3개의 체크포인트를 하나로 병합할 수 있는 탭
- 커뮤니티의 다양한 확장 기능이 포함된 [커스텀 스크립트](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Custom-Scripts)
- [Composable-Diffusion](https://energy-based-model.github.io/Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models/), 여러 프롬프트를 동시에 사용하는 기능
     - 대문자 `AND`를 사용하여 프롬프트 구분
     - 프롬프트 가중치 지원: `a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2.2`
- 프롬프트 토큰 제한 없음 (기존 stable diffusion은 최대 75개의 토큰 사용 가능)
- DeepDanbooru 연동, 애니메이션 프롬프트를 위한 danbooru 스타일 태그 생성
- [xformers](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Xformers), 특정 그래픽 카드의 대폭적인 속도 향상: (명령줄 인수에 `--xformers` 추가)
- 확장 기능을 통한 [히스토리 탭](https://github.com/yfszzx/stable-diffusion-webui-images-browser): UI 내에서 편리하게 이미지 보기, 디렉토리 이동 및 삭제
- 무한 생성(Generate forever) 옵션
- 학습(Training) 탭
     - 하이퍼네트워크(Hypernetworks) 및 임베딩 옵션
     - 이미지 전처리: 자르기(cropping), 대칭(mirroring), BLIP 또는 deepdanbooru(애니메이션용)를 사용한 자동 태깅
- Clip skip
- 하이퍼네트워크 (Hypernetworks)
- Lora (하이퍼네트워크와 유사하지만 더 뛰어남)
- 미리보기를 통해 프롬프트에 추가할 임베딩, 하이퍼네트워크 또는 Lora를 선택할 수 있는 별도의 UI
- 설정 화면에서 다른 VAE를 로드하도록 선택 가능
- 진행률 표시줄에 예상 완료 시간 표시
- API
- RunwayML의 전용 [인페인팅 모델](https://github.com/runwayml/stable-diffusion#inpainting-with-stable-diffusion) 지원
- 확장 기능을 통한 [Aesthetic Gradients](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-aesthetic-gradients), clip 이미지 임베딩을 사용하여 특정 미적 감각을 가진 이미지를 생성하는 기능 ([https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients](https://github.com/vicgalle/stable-diffusion-aesthetic-gradients) 구현)
- [Stable Diffusion 2.0](https://github.com/Stability-AI/stablediffusion) 지원 - 안내는 [위키](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#stable-diffusion-20) 참고
- [Alt-Diffusion](https://arxiv.org/abs/2211.06679) 지원 - 안내는 [위키](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#alt-diffusion) 참고
- 이제 나쁜 글자가 없습니다!
- safetensors 형식의 체크포인트 로드
- 해상도 제한 완화: 생성된 이미지의 크기가 64의 배수가 아닌 8의 배수면 됨
- 이제 라이선스가 포함됩니다!
- 설정 화면에서 UI 요소 순서 변경 가능
- [Segmind Stable Diffusion](https://huggingface.co/segmind/SSD-1B) 지원

## 설치 및 실행 (Installation and Running)
필수 [종속성](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Dependencies)이 충족되었는지 확인하고 다음 안내를 따르세요:
- [NVidia](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-NVidia-GPUs) (권장)
- [AMD](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-AMD-GPUs) GPU.
- [Intel CPU, Intel GPU (통합 및 외장 모두)](https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon) (외부 위키 페이지)
- [Ascend NPU](https://github.com/wangshuai09/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-run-on-Ascend-NPUs) (외부 위키 페이지)

또는 온라인 서비스(Google Colab 등) 사용:

- [온라인 서비스 목록](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Online-Services)

### 릴리스 패키지를 사용하여 NVidia GPU가 탑재된 Windows 10/11에 설치하기
1. [v1.0.0-pre](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases/tag/v1.0.0-pre)에서 `sd.webui.zip`을 다운로드하고 압축을 풉니다.
2. `update.bat`을 실행합니다.
3. `run.bat`을 실행합니다.
> 자세한 내용은 [Install-and-Run-on-NVidia-GPUs](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Install-and-Run-on-NVidia-GPUs)를 참고하세요.

### Windows 자동 설치
1. "Add Python to PATH"를 체크하여 [Python 3.10.6](https://www.python.org/downloads/release/python-3106/)을 설치합니다 (최신 버전의 Python은 torch를 지원하지 않습니다).
2. [git](https://git-scm.com/download/win)을 설치합니다.
3. 예를 들어 `git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git` 명령어를 실행하여 stable-diffusion-webui 리포지토리를 다운로드합니다.
4. Windows 탐색기에서 관리자가 아닌반반반 일반 사용자로 `webui-user.bat`을 실행합니다.

### Linux 자동 설치
1. 종속성을 설치합니다:
```bash
# Debian 계열:
sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
# Red Hat 계열:
sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx
# openSUSE 계열:
sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd
# Arch 계열:
sudo pacman -S wget git python3
```
시스템이 최신 버전인 경우 python3.11 또는 python3.10을 설치해야 합니다:
```bash
# Ubuntu 24.04
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.11

# Manjaro/Arch
sudo pacman -S yay
yay -S python311 # python3.11 패키지와 혼동하지 마세요

# 3.11 전용
# 그 후 실행 스크립트에서 환경 변수 설정
export python_cmd="python3.11"
# 또는 webui-user.sh에서
python_cmd="python3.11"
```
2. webui를 설치할 디렉토리로 이동하여 다음 명령어를 실행합니다:
```bash
wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh
```
또는 원하는 위치에 리포지토리를 직접 클론합니다:
```bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
```

3. `webui.sh`를 실행합니다.
4. 옵션은 `webui-user.sh`를 확인하세요.
### Apple Silicon에 설치하기

[여기](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon)에서 안내를 확인하세요.

## 기여하기 (Contributing)
이 리포지토리에 코드를 추가하는 방법은 다음과 같습니다: [Contributing](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Contributing)

## 문서 (Documentation)

문서는 이 README에서 프로젝트의 [위키](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki)로 이동되었습니다.

Google 및 기타 검색 엔진이 위키를 크롤링할 수 있도록 하단에 (사람용이 아닌) [크롤링 가능한 위키](https://github-wiki-see.page/m/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki) 링크를 남깁니다.

## 크레딧 (Credits)
가져온 코드의 라이선스는 `Settings -> Licenses` 화면 및 `html/licenses.html` 파일에서 확인할 수 있습니다.

- Stable Diffusion - https://github.com/Stability-AI/stablediffusion, https://github.com/CompVis/taming-transformers, https://github.com/mcmonkey4eva/sd3-ref
- k-diffusion - https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
- Spandrel - https://github.com/chaiNNer-org/spandrel 구현체
  - GFPGAN - https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git
  - CodeFormer - https://github.com/sczhou/CodeFormer
  - ESRGAN - https://github.com/xinntao/ESRGAN
  - SwinIR - https://github.com/JingyunLiang/SwinIR
  - Swin2SR - https://github.com/mv-lab/swin2sr
- LDSR - https://github.com/Hafiidz/latent-diffusion
- MiDaS - https://github.com/isl-org/MiDaS
- 최적화 아이디어 - https://github.com/basujindal/stable-diffusion
- 교차 어텐션(Cross Attention) 레이어 최적화 - Doggettx - https://github.com/Doggettx/stable-diffusion, 프롬프트 편집의 원본 아이디어.
- 교차 어텐션(Cross Attention) 레이어 최적화 - InvokeAI, lstein - https://github.com/invoke-ai/InvokeAI (원출처 http://github.com/lstein/stable-diffusion)
- 서브 쿼드라틱 교차 어텐션(Sub-quadratic Cross Attention) 레이어 최적화 - Alex Birch (https://github.com/Birch-san/diffusers/pull/1), Amin Rezaei (https://github.com/AminRezaei0x443/memory-efficient-attention)
- 텍스트추 인버전 (Textual Inversion) - Rinon Gal - https://github.com/rinongal/textual_inversion (그의 코드를 사용하지는 않지만 아이디어를 차용했습니다).
- SD 업스케일 아이디어 - https://github.com/jquesnelle/txt2imghd
- 아웃페인팅 mk2용 노이즈 생성 - https://github.com/parlance-zz/g-diffuser-bot
- CLIP 인터로게이터 아이디어 및 일부 코드 차용 - https://github.com/pharmapsychotic/clip-interrogator
- Composable Diffusion 아이디어 - https://github.com/energy-based-model/Compositional-Visual-Generation-with-Composable-Diffusion-Models-PyTorch
- xformers - https://github.com/facebookresearch/xformers
- DeepDanbooru - 애니메이션 디퓨저용 인터로게이터 https://github.com/KichangKim/DeepDanbooru
- float16 UNet에서 float32 정밀도로 샘플링 - 아이디어 제공 marunine, 예제 Diffusers 구현체 제공 Birch-san (https://github.com/Birch-san/diffusers-play/tree/92feee6)
- Instruct pix2pix - Tim Brooks (스타), Aleksander Holynski (스타), Alexei A. Efros (스타 없음) - https://github.com/timothybrooks/instruct-pix2pix
- 보안 자문 - RyotaK
- UniPC 샘플러 - Wenliang Zhao - https://github.com/wl-zhao/UniPC
- TAESD - Ollin Boer Bohan - https://github.com/madebyollin/taesd
- LyCORIS - KohakuBlueleaf
- 재시작 샘플링(Restart sampling) - lambertae - https://github.com/Newbeeer/diffusion_restart_sampling
- Hypertile - tfernd - https://github.com/tfernd/HyperTile
- 초기 Gradio 스크립트 - 익명 사용자가 4chan에 게시함. 익명 사용자에게 감사드립니다.
- (바로 당신)

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