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Diffusion Bee는 M1 Mac에서 로컬로 Stable Diffusion을 실행하는 가장 쉬운 방법입니다. 원클릭 설치 프로그램이 포함되어 있습니다. 종속성이나 기술적 지식이 필요 없습니다.

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# Diffusion Bee - MacOS용 Stable Diffusion GUI 앱
[![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url.svg?label=Follow%20%40divamgupta&style=social&url=https%3A%2F%2Ftwitter.com%2Fdivamgupta)](https://twitter.com/divamgupta)
### Diffusion Bee는 Intel / M1 Mac에서 Stable Diffusion을 로컬로 실행하는 가장 쉬운 방법입니다. 원클릭 설치 프로그램을 제공하며, 종속성이나 기술적인 지식이 필요하지 않습니다.
\* 컴퓨터에서 로컬로 실행되며 가중치 다운로드 요청을 제외하거나 사용자가 이미지를 업로드하도록 선택하지 않는 한 어떠한 데이터도 클라우드로 전송되지 않습니다.
\* \*Diffusion Bee가 마음에 드신다면, 머신러닝 모델을 학습시키는 원클릭 도구인 https://Liner.ai 도 확인해 보세요\*
  
[![Download](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/189538422-52d50488-c1fa-4924-bec6-186c9e0f307b.png)](https://diffusionbee.com/)
https://diffusionbee.com/ 에서 다운로드하세요.
  
프롬프트 아이디어를 얻으려면 https://arthub.ai 를 방문하세요.
디스코드 서버에 참여하세요 : https://discord.gg/t6rC5RaJQn
## 기능
\* 완전한 데이터 프라이버시 - 사용자가 이미지를 업로드하도록 선택하지 않는 한 클라우드로 전송되는 데이터가 없습니다.
\* 원클릭 설치 프로그램이 포함된 깔끔하고 사용하기 쉬운 UI
\* 이미지 투 이미지 (Image to image)
\* 지원되는 모델 : - SD 1.x, SD 2.x, SD XL, 인페인팅 (Inpainting), ControlNet, LoRA
\* 앱 내에서 모델 다운로드
\* 인페인팅 (In-painting)
\* 아웃페인팅 (Out-painting)
\* 생성 기록
\* 이미지 업스케일링
\* 다양한 이미지 크기
\* M1/M2 칩 최적화
\* 컴퓨터에서 로컬로 실행
\* 네거티브 프롬프트 (Negative prompts)
\* 고급 프롬프트 옵션
\* ControlNet
## 사용 방법
1) 애플리케이션을 다운로드하고 시작합니다.
![image](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/198916443-c6a2e40a-3d1e-4000-882d-993aa1941391.png)
2) 프롬프트를 입력하고 생성을 클릭합니다.
텍스트 투 이미지 (Text to image):
![Screenshot 2023-12-13 at 1 19 38 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/3ee8e70b-ea17-4b26-8069-6d8c65aaa729)
이미지 투 이미지 (Image to image):
![Screenshot 2023-12-13 at 1 14 35 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/ceb4b799-5003-47c6-a689-1a5dcd110935)
다중 앱 (Multiple Apps):
![Screenshot 2023-12-13 at 1 11 14 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/5deb2129-b1c7-4f25-9718-754aa9a96008)
마스크를 사용한 이미지 투 이미지:
![image](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/198915075-dba8e90f-47f6-4915-87b5-fd09c17a58e5.png)
인페인팅 (Inpainting):
![image](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/198915349-6261dc9e-c24d-4fb0-98a2-973b429914b8.png)
![image](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/198915395-71d4d278-2434-4e21-aea6-42988593941a.png)
고급 AI 캔버스 (Advanced AI Canvas):
![Screenshot 2023-12-13 at 1 13 59 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/f01273d3-6a01-4498-8d11-5f46b9946213)
![image](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/198916091-62872915-af1d-4553-b657-934c1c8c7aca.png)
ControlNet:
![Screenshot 2023-12-13 at 1 12 43 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/55f8d6b0-2f18-4706-9771-999f379a8e4d)
![Screenshot 2023-12-13 at 1 12 22 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/53f5e3ef-6398-4c43-aeb6-0f1ded052a9a)
모델 다운로드 (Download Models):
![Screenshot 2023-12-13 at 1 13 08 PM](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/assets/1890549/4202ba4e-f33f-47e7-bd27-26b1b93142db)
기록 (History):
![image](https://user-images.githubusercontent.com/1890549/198916678-9061829c-69da-4eee-b28d-1989e01c11e0.png)
### 자세한 내용을 알아보려면 [문서](https://github.com/divamgupta/diffusionbee-stable-diffusion-ui/blob/master/docs/DOCUMENTATION.md)를 방문하세요.
## 요구사항
\* Intel 또는 M1/M2 CPU가 탑재된 Mac
\* Intel의 경우 : MacOS 12.3.1 이상
\* M1/M2의 경우 : MacOS 11.0.0 이상
라이선스 : Stable Diffusion은 CreativeML OpenRAIL M 라이선스로 배포됩니다 : https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/main/LICENSE
Diffusion Bee는 Stable Diffusion 상단에 위치한 단순한 GUI 래퍼이므로, 생성된 결과물에도 Stable Diffusion의 모든 이용 약관이 적용됩니다.
참고 자료
1) https://github.com

/CompVis/stable-diffusion
2) https://github.com/madebyollin/maple-diffusion
3) https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow
4) https://github.com/liuliu/swift-diffusion (Liu Liu님께 큰 감사를 드립니다)
5) https://github.com/huggingface/diffusers

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