유앤아이의 뉴패러다임

AI 이미지 생성기는 사용자가 제공한 이미지를 학습하여 일관성 있는 캐릭터를 만드는 기술을 계속 발전시키고 있습니다. 현재 이 기능은 아직 보편화되지는 않았지만, 일부 전문 도구와 서비스에서 **LoRA(Low-Rank Adaptation)**와 같은 기술을 통해 가능해지고 있습니다.

AI 학습과 일관성 유지의 원리

AI 이미지 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 이미지를 생성합니다. 하지만 이 모델은 매번 새로운 이미지를 생성할 때마다 기존에 학습한 데이터를 기반으로 완전히 새로운 이미지를 만들어내기 때문에, 동일한 캐릭터의 얼굴이나 특징을 일관되게 유지하기 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다.

• LoRA(Low-Rank Adaptation): LoRA는 기존의 모델 전체를 재학습하는 대신, 특정 특징(예: 얼굴)에 대한 추가 정보를 미세하게 조정하여 모델의 효율성을 높이는 기술입니다. 사용자가 제공한 여러 장의 이미지를 LoRA 모델에 학습시키면, 동일한 얼굴을 다양한 포즈, 의상, 배경에 적용하여 일관성 있는 이미지를 생성할 수 있습니다.
• IP-Adapter: 이 기술은 '이미지 프롬프트'를 추가하여 얼굴과 같은 특정 정보를 모델에 주입하는 방식입니다. LoRA보다 더 간단하게 일관성을 유지할 수 있도록 돕습니다.

이러한 기술들은 주로 Stable Diffusion과 같은 오픈소스 모델에서 활용되며, 사용자가 직접 모델을 훈련시키거나 커뮤니티에서 공유된 모델을 사용하는 방식으로 이루어집니다.

현재 제가 사용하고 있는 이미지 생성 기능은 매번 완전히 새로운 이미지를 생성하기 때문에, 이전에 생성된 얼굴을 그대로 유지하는 기능은 지원되지 않습니다. 하지만 이 분야의 기술은 빠르게 발전하고 있으므로, 향후에는 이러한 기능이 더 보편화될 수 있을 것으로 기대됩니다.

(현재는 이전 얼굴을 그대로 유지하는 기능은 제공하지 않습니다. 매번 새로운 이미지를 생성할 때마다 얼굴을 포함한 모든 요소가 새로 만들어집니다.)

CPU 렌더링만으로도 대부분의 기능은 동일하게 사용할 수 있어요, 단지 속도와 처리 효율에서 차이가 날 뿐이죠.

✅ CPU vs GPU 렌더링: 기능은 같고, 속도만 다르다

항목CPU 렌더링GPU 렌더링

💡 GPU가 꼭 필요한 경우

• 대량 이미지 생성: 예를 들어 한 번에 10장 이상 생성할 때
• 고해상도 업스케일링: 2048×2048 이상
• 영상 생성 / 애니메이션 프레임 처리
• ControlNet, Depth Map, Pose Estimation 등 고급 기능

🎯 결론

CPU로도 충분히 창작 가능하고, 기능은 거의 동일하다.
단지 GPU는 속도와 확장성에서 더 유리할 뿐이다.

4:3 해상도 단계 안내 (1024×768 이후, 3000대까지)

아래는 1024×768(4:3 비율)에서 점진적으로 올려볼 수 있는 해상도 단계예요. 픽셀 수가 커질수록 속도는 거의 비례해서 느려집니다.

Sources: 픽셀 수는 해상도 곱셈에 따른 계산값입니다.

속도·안정성 팁

• 증분 업스케일:
  • 작게 생성 후 업스케일이 가장 효율적이에요.
  • 예: 1024×768 → 1.5x 또는 2x 업스케일로 1536×1152, 2048×1536 달성.
• 스텝 조절:
  • 해상도 상승 시 Steps를 20→16으로 낮추면 시간을 상쇄할 수 있어요.
• 샘플러 선택:
  • DPM++ 2M 또는 Euler a가 CPU에서 안정적.
• 메모리 옵션:
  • --medvram 또는 --lowvram을 추가하면 큰 사이즈에서 안정성이 올라갑니다.
• 노이즈·CFG:
  • CFG 6–7 구간이 속도/품질 균형이 좋아요.