가끔 보자, 하늘.

한국어가 아닌 개발에 도움이 될 만한 영상을 소개하고 이해를 돕기 위해 별도 자막을 남겨두려 합니다. 영상 원본은 유튜브에서 직접 시청해 주시면 영상 올리신 분들에게도 많은 도움이 됩니다. 영상에 사용된 코드 링크 등은 유튜브 원본 영상에 가시면 확인하실 수 있습니다. 자막 생성에 사용한 툴도 같이 소개하니 많이 사용해 주세요. 유튜브 영상 텍스트 추출 용 크롬 확장 앱(제목 혹은 id로 쉽게 검색해서 설치 가능합니다.) : YouTube ChatGPT : 채팅GPT를 사용한 유튜브 동영상 요약 (ID : baecjmoceaobpnffgnlkloccenkoibbb) (오탈자 혹은 LLM에서 전용하는 단어, 명칭들에 대한 오타 뿐 아니라 대소문자, 띄어쓰기 등등... 아직은 손봐야 할게 너무 많네요. 이 ..

pip install git+https://github.com/hwchase17/langchain.git@master python 3.10 이상에서 git의 최신 버전을 설치하는게 좋다. 계속 바뀌고 있어서 공식 문서도 이전 내용이 많도 인터넷의 예제들도 제대로 작동하지 않는 경우가 많다.

#2에서 끝났는데 colab에서 gpu 사용 불가 방침이 결정되어 #2의 방식을 더 이상 사용할 수 없게 되었습니다. 대신 kohya로 LoRA 학습을 대신하는 방법을 기술합니다. web ui extension은 사용해보지 않아 추후 확인하면 정리해서 올려보겠습니다. https://github.com/bmaltais/kohya_ss 내용을 확인, 설치하세요. nvidia rtx 3060 12GB VRAM이상의 시스템에서 진행하시는게 좋습니다.( VRAM은 최소 8GB 이상이어야 합니다.) 아래 내용은 windows11, python 10, git이 설치된 환경을 기준으로 설명합니다. (* 이 예제에서는 라이센스 이슈, 원작자와 협의없이 이미지를 사용하지 않기 위해 공개된 일러스트를 사용해 학습 테스트를 ..

windows 11 / blender 3.5 기준으로 설명됩니다. https://github.com/carson-katri/dream-textures/releases 에서 최신 버전을 다운 받으세요. Blender 메뉴에서 “Edit -> Preferences -> Add-ons”에서 Install 버튼을 누르고 다운받은 zip 파일을 선택하면 설치가 됩니다. 처음 설치할때는 모델을 다운로드 하는 과정이 있습니다. (*Dream Texture는 자신의 PC에서 모든 연산이 진행됩니다. 필요한 모델을 추가할 수 있으며 사용하는 모델 용량이 모두 GPU Memory 에 업로드 되므로 가능한 Nvidia GeForce 20시리즈, 6GB 이상의 GPU memory 가진 시스템에서 원활하게 사용할 수 있습니다...

VAE(Variational Auto-Encoder) VAE는 결과물을 보정하는데 사용합니다. 상세한 원리는 이 링크에서! WEB UI에서 VAE를 설정하는 곳은 Settings 탭에 있습니다. (1) 에서 다운받은 VAE 파일을 설정할 수 있습니다. (2)의 옵션은 활성화 해두세요. 최근 나오는 모델들은 VAE를 포함하고 있을 수 있습니다. 애니메이션에서는 주로 두 가지가 사용됩니다. orangemix : https://huggingface.co/WarriorMama777/OrangeMixs/blob/main/VAEs/orangemix.vae.pt kl-f8-anime2 : https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-4/blob/main/vae/kl-f8-..

저작권 문제로 말도 많지만 파인튜닝으로 사내 작가들의 일러스트를 학습시켜 사용한다면 괜찮지 않을까 하는 생각에 시도해 보았습니다. 이걸로 만들어서 바로 사용하지는 못하고 어느 정도 원작자의 리터칭을 거쳐야 완성본이 되기 때문에 초안 작성 및 포즈 스케치 정도로 사용하는게 적절하지 않을까 생각되네요. 이 글에서는 LoRA 혹은 DreamBooth와 ControlNet을 이용해 특정 한 캐릭터의 일러스트를 학습시키고 그 캐릭터가 다양한 포즈를 취한 결과물을 빠르게 생성할 수 있는 과정을 정리하겠습니다. 1. WEBUI 설치 우선 webui를 설치합니다. (stable diffution과 webui에 대한 기본적인 설명은 생략합니다. "목적"을 이루기 위한 과정에만 집중!!) 세팅 환경 - Windows 11..

1. 프로젝트 폴더를 오픈한 후 "RUN AND DEBUG" 탭에서 "Run and Debug" 버튼을 누릅니다. 2. 현재 인터프리터가 선택되어 있지 않다면 선택 다이얼로그가 활성화됩니다. 3. 이제 인터프리터를 선택하세요. 4. 패키지 설치 전이라면 패키지를 설치하세요. python -m pip install -r requirements.txt 5. 다시 "Run and debug" 버튼을 누르면 화면 중앙 상단에 아래와 같은 아이콘이 활성화됩니다. 이제 vscode에서 편하게 디버깅이 가능합니다. venv 사용 안할 경우는 이와 같이 간단히 설정이 가능합니다. :) 다음으로 가상환경을 구축해 보겠습니다. 1. 윈도우라면 ctrl+shift+p 를 누르시면 아래와 같은 기능 선택 창이 뜹니다. 여기서..

passwd 파일에서 해당 계정을 찾아 삭제 후 저장하면 다시 인증 정보 취득 절차를 진행합니다. 버전마다 상이할 수 있으니 주의!!