DGSpitzer Art Diffusion

# DGSpitzer Art Diffusion

DGSpitzer Art Diffusion은 제 아트 스타일처럼 그림을 그리도록 학습된 고유한 AI 모델입니다!

여러 키워드를 지원해 제가 가진 다양한 회화 스타일을 구분할 수 있습니다 (6가지 이상의 스타일!)

# 온라인 데모

https://huggingface.co/spaces/DGSpitzer/DGS-Diffusion-Space

안녕하세요 여러분! 저는 DGSpitzer이며, 뉴욕에 거주하는 게임 개발자이자 음악 작곡가, 디지털 아티스트입니다. 제 작품이나 게임 등을 아래 링크에서 확인해 주세요:

제 게임: https://helixngc7293.itch.io/

제 예술 작품: https://www.artstation.com/helixngc7293

제 음악: https://soundcloud.com/dgspitzer

2020년부터 유튜브 채널(https://www.youtube.com/channel/UCzzsYBF4qwtMwJaPJZ5SuPg)에서 AI 관련 콘텐츠를 제작해 왔으며, 특히 AI 기술을 활용해 흑백 영상의 색상 보정에 집중해 왔습니다.

저는 인공지능을 창의성의 연장선에 도움을 주는 보조 도구로 상상합니다. 그러나 AI가 얼마나 강력해지든, 창작 과정에서 인간이 여전히 주도적인 역할을 하며, AI는 제안을 제공하거나 초안을 생성하는 보조 역할을 할 뿐입니다.

제 견해로는 AI를 현대 디지털 아티스트의 작업 흐름에 통합하는 데 엄청난 잠재력이 있습니다. 그래서 저는 이런 시도를 하기 위해 제 아트 스타일을 기반으로 AI 모델을 학습시켜 보았고, 그 결과를 무료로 여러분과 공유합니다!

모든 데이터셋(이 AI 모델을 학습시킬 때 사용한 이미지)은 제가 직접 그린 디지털 패널과 게임 콘셉트 아트에서 가져왔으며, 다른 아티스트의 이름은 전혀 포함되어 있지 않습니다. 제 작품들을 "선명한 윤곽", "스케치", "애니메이션", "풍경" 같은 구체적인 카테고리로 분류했습니다. 결과적으로 이 AI 모델은 프롬프트에서 여러 키워드를 사용해 제 다양한 스타일을 구분해 낼 수 있습니다!

이 모델은 Vintedois diffusion-v0-1을 기반으로 세부 조정되었지만, Dreambooth 학습 과정에서 제 데이터셋으로 "artist", "paintings" 등을 키워드로 사용해 Vintedois 모델의 스타일을 완전히 재정의했습니다.

CreativeML Open RAIL-M 라이선스를 준수하면, 이 모델을 상업적으로도 자유롭게 사용하거나 세부 조정할 수 있습니다. 또한, 제 모든 작품을 여러분의 학습 데이터셋으로 사용할 수 있으며, 언급을 해주는 것은 매우 좋습니다 ;P

이 모델을 사용한 결과를 공유해 주시면 진심으로 감사하겠습니다. 정말 놀라운 작품을 만들어내기를 기대합니다!

이 프로젝트를 마음에 드신다면 커피 한 잔 사주세요 ;P ♥

https://www.buymeacoffee.com/dgspitzer

# 사용법

모델 로드 후, 여러 키워드를 지원합니다 (각각 다른 스타일을 나타냄):

painting 제 작품의 일반적인 스타일로, 포트레이트에 적합함

outline 윤곽선과 평면 색상이 강조된 캐릭터 그림, 약간의 애니메이션 스타일

landscape 일반적인 풍경 스타일

anime 귀엽고 단순한 애니메이션 캐릭터

whiteshape 스타일화된 흰색 몸체 실루엣과 순색 배경을 가진 캐릭터

sketch 제 초안 그림에서 따온 스케치 스타일

arts & dgspitzer 여분의 프롬프트로 painting 키워드와 동일하게 작동하여 제 그림의 일반적인 스타일을 생성

샘플러로는 DPM++ SDE Karras 또는 Euler A를 사용하면 최상의 결과를 얻을 수 있음 (DDIM도 어느 정도 작동하긴 하지만), CFG Scale 7, 20단계로 설정하는 것이 좋습니다.

예제 1:

dgspitzer painting 감정이 깊은 여성 병사의 전신 포트레이트, 사실적 그림 스타일로 완성된 매력적인 여자 군인, 볼륨 있는 가슴, 완벽한 얼굴, 어두운 흐르는 머리카락, 섬세한 디테일, 8K, 매우 세부적인 표현, 수줍음, 디지털 페인팅, 강렬함, 맑은 초점

예제 2:

outline anime 아름다운 무술 여자 인물의 포트레이트

예제 3 (Stable Diffusion WebUI 사용 시):

AUTOMATIC1111의 Stable Diffusion WebUI를 사용하시는 경우,

아래와 같이 프롬프트로 간단히 사용할 수 있으며, Euler A 샘플러, CFG Scale 7, 20단계, 출력 해상도 704 x 704픽셀을 추천합니다:

과자 섬에 있는 애완 사과를 들고 있는 애니메이션 소녀

항상 네거티브 프롬프트를 아래처럼 설정하시는 것이 훨씬 좋습니다:

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet

결과물이 너무 보라색/다채로워질 경우(저도 종종 그렇습니다...), 다음 키워드를 네거티브 프롬프트에 추가해 보세요:

saturation, purple, red

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참고: 이 모델 사용은 Stable Diffusion의 CreativeML Open RAIL-M 라이선스에 동의하는 것으로 간주됩니다.

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