gwm_outpainting

업데이트 (2024년 7월 29일)

우리는 우리의 데이터셋으로 brushnet을 미세조정했습니다. 이제 새 버전은 임의의 SDXL 모델에 인페인팅 기능을 전달할 수 있습니다. 이 버전은 도시 풍경에 최적화되어 있습니다!!!

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● 이 모델은 diffusers/stable-diffusion-xl-1.0-inpainting-0.1을 기반으로 미세조정되었으며, 마스크를 사용하여 이미지를 아웃페인팅할 수 있습니다.
● 업로드된 부분은 UNet만 포함되어 있습니다.
● 샘플 결과는 output_result-raw_image 순서로 표시됩니다.

사용법:

1. 입력은 마스크가 적용된 이미지(원본 이미지에서 확장된 부분을 원하는 값으로 채운 것)와 그 마스크(확장된 부분은 255, 원본 이미지 부분은 0으로 설정)입니다.
2. diffusers 파이프라인(예: StableDiffusionXLInpaintPipeline)을 사용하여 아웃페인팅 UNet의 9개 입력 채널을 자동으로 매칭하세요.
3. strength 매개변수를 1.0으로 설정하세요(매우 중요!!!).

권장 사항:
1. diffusers 파이프라인을 권장합니다. Automatic1111은 아직 inpaint-XL 모델을 지원하지 않습니다.
2. 샘플링 스케줄러: DPM++ 2M SDE Karras, 스텝: 30, cfg: 3.
3. 더 나은 경험을 위해, 이미지 높이의 확장 비율은 1.3을 초과하지 말고, 이미지 너비의 확장 비율은 1.5를 초과하지 마세요.
4. 잘못된 프롬프트의 영향을 줄이려면 낮은 cfg 값을 사용하세요.
5. 풍경 이미지 입력에 더 친화적입니다.

주의사항:

1. 권장치를 초과하는 높은 확장 비율은 반복적인 부분을 생성할 수 있습니다. 더 나은 경험을 위해 먼저 한쪽만 확장하고 적절한 프롬프트를 사용하거나 점진적 생성 방법을 사용하세요.
2. 프롬프트는 필수사항이 아닙니다. 프롬프트를 사용할 경우, 이미지에 이미 존재하는 객체(예: 자동차)가 아니라 확장하고자 하는 부분의 내용을 설명하세요. 특히 높은 확장 비율의 경우 반복된 객체를 피하기 위함입니다.
3. 다음 버전을 개발 중입니다.

업데이트:

(2024년 1월 26일): 추론 가이드를 업로드했습니다: https://civitai.com/articles/3835

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(모델 샘플을 위해 일부 실제 이미지를 입력으로 사용했으며, 가능한 한 이미지 출처를 댓글에 명시했습니다. 저작권 침해가 있을 경우 연락주시면 삭제하겠습니다.)