Stable Diffusion Web UI / Stable Diffusion 웹 UI

A web interface for Stable Diffusion, implemented using Gradio library. / Gradio 라이브러리를 사용하여 구현된 Stable Diffusion의 웹 인터페이스입니다.

Features / 기능

Detailed feature showcase with images / 이미지와 함께 자세한 기능 소개: - Original txt2img and img2img modes / 원본 txt2img 및 img2img 모드 - One click install and run script (but you still must install python and git) / 한 번의 클릭으로 설치 및 실행 스크립트 (단, Python과 git은 별도로 설치 필요) - Outpainting / 아웃페인팅 - Inpainting / 인페인팅 - Color Sketch / 컬러 스케치 - Prompt Matrix / 프롬프트 매트릭스 - Stable Diffusion Upscale / Stable Diffusion 업스케일 - Attention, specify parts of text that the model should pay more attention to / 주의력 조절, 모델이 더 주의를 기울여야 하는 텍스트 부분 지정 - a man in a ((tuxedo)) - will pay more attention to tuxedo / ((정장))을 입은 남자 - 정장에 더 주의를 기울임 - a man in a (tuxedo:1.21) - alternative syntax / (정장:1.21)을 입은 남자 - 대체 구문 - select text and press Ctrl+Up or Ctrl+Down (or Command+Up or Command+Down if you're on a MacOS) to automatically adjust attention to selected text / 텍스트를 선택하고 Ctrl+Up 또는 Ctrl+Down (MacOS에서는 Command+Up 또는 Command+Down)을 눌러 선택한 텍스트의 주의력을 자동으로 조정 - Loopback, run img2img processing multiple times / 루프백, img2img 처리를 여러 번 실행 - X/Y/Z plot, a way to draw a 3 dimensional plot of images with different parameters / X/Y/Z 플롯, 다양한 매개변수로 3차원 이미지 플롯을 그리는 방법 - Textual Inversion / 텍스트 인버전 - have as many embeddings as you want and use any names you like for them / 원하는 만큼 임베딩을 가질 수 있고 원하는 이름을 사용할 수 있음 - use multiple embeddings with different numbers of vectors per token / 토큰당 다른 수의 벡터를 가진 여러 임베딩을 사용할 수 있음 - works with half precision floating point numbers / 반정밀도 부동 소수점 숫자로 작동 - train embeddings on 8GB (also reports of 6GB working) / 8GB에서 임베딩 학습 (6GB에서도 작동하는 보고 있음) - Extras tab with: / 추가 기능 탭: - GFPGAN, neural network that fixes faces / GFPGAN, 얼굴을 수정하는 신경망 - CodeFormer, face restoration tool as an alternative to GFPGAN / CodeFormer, GFPGAN의 대안으로 사용할 수 있는 얼굴 복원 도구 - RealESRGAN, neural network upscaler / RealESRGAN, 신경망 업스케일러 - ESRGAN, neural network upscaler with a lot of third party models / ESRGAN, 많은 타사 모델이 있는 신경망 업스케일러 - SwinIR and Swin2SR (see here), neural network upscalers / SwinIR 및 Swin2SR (여기 참조), 신경망 업스케일러 - LDSR, Latent diffusion super resolution upscaling / LDSR, 잠재적 확산 초해상도 업스케일링 - Resizing aspect ratio options / 종횡비 조정 옵션 - Sampling method selection / 샘플링 방법 선택 - Adjust sampler eta values (noise multiplier) / 샘플러 eta 값 조정 (노이즈 승수) - More advanced noise setting options / 더 고급 노이즈 설정 옵션 - Interrupt processing at any time / 언제든지 처리 중단 가능 - 4GB video card support (also reports of 2GB working) / 4GB 비디오 카드 지원 (2GB에서도 작동하는 보고 있음) - Correct seeds for batches / 배치에 대한 올바른 시드 - Live prompt token length validation / 실시간 프롬프트 토큰 길이 검증 - Generation parameters / 생성 매개변수 - parameters you used to generate images are saved with that image / 이미지 생성에 사용한 매개변수가 해당 이미지와 함께 저장됨 - in PNG chunks for PNG, in EXIF for JPEG / PNG는 PNG 청크에, JPEG는 EXIF에 저장 - can drag the image to PNG info tab to restore generation parameters and automatically copy them into UI / 이미지를 PNG 정보 탭으로 드래그하여 생성 매개변수를 복원하고 자동으로 UI에 복사 가능 - can be disabled in settings / 설정에서 비활성화 가능 - drag and drop an image/text-parameters to promptbox / 이미지/텍스트 매개변수를 프롬프트 상자로 드래그 앤 드롭 - Read Generation Parameters Button, loads parameters in promptbox to UI / 생성 매개변수 읽기 버튼, 프롬프트 상자의 매개변수를 UI에 로드 - Settings page / 설정 페이지 - Running arbitrary python code from UI (must run with --allow-code to enable) / UI에서 임의의 Python 코드 실행 (--allow-code로 실행해야 활성화) - Mouseover hints for most UI elements / 대부분의 UI 요소에 마우스 오버 힌트 - Possible to change defaults/mix/max/step values for UI elements via text config / 텍스트 설정을 통해 UI 요소의 기본값/최소값/최대값/단계 값을 변경 가능 - Tiling support, a checkbox to create images that can be tiled like textures / 타일링 지원, 텍스처처럼 타일링할 수 있는 이미지를 생성하는 체크박스 - Progress bar and live image generation preview / 진행 막대 및 실시간 이미지 생성 미리보기 - Can use a separate neural network to produce previews with almost none VRAM or compute requirement / 거의 VRAM이나 컴퓨팅 요구사항 없이 미리보기를 생성하기 위해 별도의 신경망 사용 가능 - Negative prompt, an extra text field that allows you to list what you don't want to see in generated image / 네거티브 프롬프트, 생성된 이미지에서 보지 않기를 원하는 것을 나열할 수 있는 추가 텍스트 필드 - Styles, a way to save part of prompt and easily apply them via dropdown later / 스타일, 프롬프트의 일부를 저장하고 나중에 드롭다운을 통해 쉽게 적용하는 방법 - Variations, a way to generate same image but with tiny differences / 변형, 같은 이미지를 약간의 차이로 생성하는 방법 - Seed resizing, a way to generate same image but at slightly different resolution / 시드 크기 조정, 약간 다른 해상도로 같은 이미지를 생성하는 방법 - CLIP interrogator, a button that tries to guess prompt from an image / CLIP 인터로게이터, 이미지에서 프롬프트를 추측하려고 시도하는 버튼 - Prompt Editing, a way to change prompt mid-generation, say to start making a watermelon and switch to anime girl midway / 프롬프트 편집, 생성 중간에 프롬프트를 변경하는 방법 (예: 수박을 만들다가 중간에 애니메이션 소녀로 전환) - Batch Processing, process a group of files using img2img / 배치 처리, img2img를 사용하여 파일 그룹 처리 - Img2img Alternative, reverse Euler method of cross attention control / Img2img 대안, 교차 주의 제어의 역 오일러 방법 - Highres Fix, a convenience option to produce high resolution pictures in one click without usual distortions / 고해상도 수정, 일반적인 왜곡 없이 한 번의 클릭으로 고해상도 사진을 생성하는 편리한 옵션 - Reloading checkpoints on the fly / 체크포인트 즉시 다시 로드 - Checkpoint Merger, a tab that allows you to merge up to 3 checkpoints into one / 체크포인트 병합기, 최대 3개의 체크포인트를 하나로 병합할 수 있는 탭 - Custom scripts with many extensions from community / 커뮤니티의 많은 확장 기능이 있는 사용자 정의 스크립트 - Composable-Diffusion, a way to use multiple prompts at once / Composable-Diffusion, 여러 프롬프트를 한 번에 사용하는 방법 - separate prompts using uppercase AND / 대문자 AND를 사용하여 프롬프트 분리 - also supports weights for prompts: a cat :1.2 AND a dog AND a penguin :2.2 / 프롬프트에 대한 가중치도 지원: 고양이 :1.2 AND 개 AND 펭귄 :2.2 - No token limit for prompts (original stable diffusion lets you use up to 75 tokens) / 프롬프트에 대한 토큰 제한 없음 (원본 stable diffusion은 최대 75개의 토큰 사용 가능) - DeepDanbooru integration, creates danbooru style tags for anime prompts / DeepDanbooru 통합, 애니메이션 프롬프트를 위한 danbooru 스타일 태그 생성 - xformers, major speed increase for select cards: (add --xformers to commandline args) / xformers, 선택한 카드에 대한 주요 속도 증가: (명령줄 인수에 --xformers 추가) - via extension: History tab: view, direct and delete images conveniently within the UI / 확장 기능을 통한 히스토리 탭: UI 내에서 이미지를 편리하게 보고, 직접하고, 삭제 - Generate forever option / 영원히 생성 옵션 - Training tab / 학습 탭 - hypernetworks and embeddings options / 하이퍼네트워크 및 임베딩 옵션 - Preprocessing images: cropping, mirroring, autotagging using BLIP or deepdanbooru (for anime) / 이미지 전처리: 자르기, 미러링, BLIP 또는 deepdanbooru를 사용한 자동 태깅 (애니메이션용) - Clip skip / 클립 스킵 - Hypernetworks / 하이퍼네트워크 - Loras (same as Hypernetworks but more pretty) / Loras (하이퍼네트워크와 비슷하지만 더 예쁨) - A separate UI where you can choose, with preview, which embeddings, hypernetworks or Loras to add to your prompt / 미리보기와 함께 임베딩, 하이퍼네트워크 또는 Loras를 선택하여 프롬프트에 추가할 수 있는 별도의 UI - Can select to load a different VAE from settings screen / 설정 화면에서 다른 VAE를 선택하여 로드 가능 - Estimated completion time in progress bar / 진행 막대에 예상 완료 시간 - API / API - Support for dedicated inpainting model by RunwayML / RunwayML의 전용 인페인팅 모델 지원 - via extension: Aesthetic Gradients, a way to generate images with a specific aesthetic by using clip images embeds / 확장 기능을 통한 Aesthetic Gradients, clip 이미지 임베딩을 사용하여 특정 미학으로 이미지를 생성하는 방법 - Stable Diffusion 2.0 support - see wiki for instructions / Stable Diffusion 2.0 지원 - 위키에서 지침 참조 - Alt-Diffusion support - see wiki for instructions / Alt-Diffusion 지원 - 위키에서 지침 참조 - Now without any bad letters! / 이제 나쁜 글자가 없음! - Load checkpoints in safetensors format / safetensors 형식으로 체크포인트 로드 - Eased resolution restriction: generated image's dimensions must be a multiple of 8 rather than 64 / 해상도 제한 완화: 생성된 이미지의 크기는 64가 아닌 8의 배수여야 함 - Now with a license! / 이제 라이선스가 있음! - Reorder elements in the UI from settings screen / 설정 화면에서 UI 요소 순서 변경 - Segmind Stable Diffusion support / Segmind Stable Diffusion 지원

Installation and Running / 설치 및 실행

Make sure the required dependencies are met and follow the instructions available for: / 필요한 의존성이 충족되었는지 확인하고 다음 지침을 따르세요: - NVidia (recommended) / NVidia (권장) - AMD GPUs / AMD GPU - Intel CPUs, Intel GPUs (both integrated and discrete) (external wiki page) / Intel CPU, Intel GPU (통합 및 개별) (외부 위키 페이지) - Ascend NPUs (external wiki page) / Ascend NPU (외부 위키 페이지)

Alternatively, use online services (like Google Colab): / 또는 온라인 서비스 사용 (Google Colab 등):

• List of Online Services / 온라인 서비스 목록

Installation on Windows 10/11 with NVidia-GPUs using release package / NVidia-GPU를 사용하는 Windows 10/11에서 릴리스 패키지로 설치

1. Download sd.webui.zip from v1.0.0-pre and extract its contents. / v1.0.0-pre에서 sd.webui.zip을 다운로드하고 내용을 추출합니다.
2. Run update.bat. / update.bat를 실행합니다.
3. Run run.bat. / run.bat를 실행합니다. > For more details see Install-and-Run-on-NVidia-GPUs / > 자세한 내용은 Install-and-Run-on-NVidia-GPUs 참조

Automatic Installation on Windows / Windows에서 자동 설치

1. Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking "Add Python to PATH". / Python 3.10.6을 설치하고 "Add Python to PATH"를 체크합니다.
2. Install git. / git을 설치합니다.
3. Download the stable-diffusion-webui repository, for example by running git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git. / stable-diffusion-webui 저장소를 다운로드합니다. 예를 들어 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git을 실행합니다.
4. Run webui-user.bat from Windows Explorer as normal, non-administrator, user. / Windows 탐색기에서 일반 사용자로 webui-user.bat를 실행합니다.

Automatic Installation on Linux / Linux에서 자동 설치

1. Install the dependencies: / 의존성을 설치합니다: bash # Debian-based: / Debian 기반: sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0 # Red Hat-based: / Red Hat 기반: sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx # openSUSE-based: / openSUSE 기반: sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd # Arch-based: / Arch 기반: sudo pacman -S wget git python3 If your system is very new, you need to install python3.11 or python3.10: / 시스템이 매우 새로운 경우 python3.11 또는 python3.10을 설치해야 합니다: ```bash # Ubuntu 24.04 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt update sudo apt install python3.11

Manjaro/Arch

sudo pacman -S yay yay -S python311 # do not confuse with python3.11 package / python3.11 패키지와 혼동하지 마세요

Only for 3.11 / 3.11만 해당

Then set up env variable in launch script / 그런 다음 시작 스크립트에서 환경 변수 설정

export python_cmd="python3.11"

or in webui-user.sh / 또는 webui-user.sh에서

python_cmd="python3.11" 2. Navigate to the directory you would like the webui to be installed and execute the following command: / webui를 설치할 디렉토리로 이동하고 다음 명령을 실행합니다: bash wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh Or just clone the repo wherever you want: / 또는 원하는 위치에 저장소를 클론합니다: bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ```

1. Run webui.sh. / webui.sh를 실행합니다.
2. Check webui-user.sh for options. / 옵션을 확인하려면 webui-user.sh를 확인하세요.

Installation on Apple Silicon / Apple Silicon에서 설치

Find the instructions here. / 여기에서 지침을 찾을 수 있습니다.

Docker Compose를 사용한 설치 및 실행 / Installation and Running with Docker Compose

Docker Compose를 사용하면 Stable Diffusion Web UI를 쉽게 설치하고 실행할 수 있습니다. / Docker Compose makes it easy to install and run Stable Diffusion Web UI.

사전 요구사항 / Prerequisites

• Docker 및 Docker Compose가 설치되어 있어야 합니다. / Docker and Docker Compose must be installed.
• NVIDIA GPU가 필요하며 NVIDIA Container Toolkit이 설치되어 있어야 합니다. / NVIDIA GPU is required and NVIDIA Container Toolkit must be installed.

설치 및 실행 방법 / Installation and Running Steps

1. 저장소를 클론합니다: / Clone the repository: bash git clone https://github.com/leeyonghe/stable-diffusion-webui-docker.git cd stable-diffusion-webui-docker

2. Docker Compose를 사용하여 컨테이너를 빌드하고 실행합니다: / Build and run the container using Docker Compose: bash docker-compose up -d

3. 웹 브라우저에서 다음 URL로 접속합니다: / Access the web UI at: http://localhost:7860

볼륨 마운트 / Volume Mounts

다음 디렉토리가 호스트 시스템에 마운트됩니다: / The following directories are mounted to the host system: - ./models: 모델 파일 저장 / Store model files - ./outputs: 생성된 이미지 저장 / Store generated images - ./extensions: 확장 기능 저장 / Store extensions

환경 변수 / Environment Variables

• PYTHONUNBUFFERED=1: Python 출력 버퍼링 비활성화 / Disable Python output buffering
• NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all: 모든 NVIDIA GPU 사용 / Use all NVIDIA GPUs

자동 재시작 / Auto Restart

컨테이너는 unless-stopped 정책으로 설정되어 있어, 명시적으로 중지하지 않는 한 자동으로 재시작됩니다. / The container is set to restart automatically with the unless-stopped policy unless explicitly stopped.

중지 방법 / How to Stop

bash docker-compose down

Contributing / 기여

Here's how to add code to this repo: Contributing / 이 저장소에 코드를 추가하는 방법: 기여

Documentation / 문서화

The documentation was moved from this README over to the project's wiki. / 문서는 이 README에서 프로젝트의 위키로 이동했습니다.

For the purposes of getting Google and other search engines to crawl the wiki, here's a link to the (not for humans) crawlable wiki. / Google 및 기타 검색 엔진이 위키를 크롤링할 수 있도록 (사람용이 아님) 크롤링 가능한 위키 링크가 있습니다.

API Documentation / API 문서화

The API documentation is available through Swagger UI and ReDoc. If you're running the web UI locally, you can access the documentation at: / API 문서는 Swagger UI와 ReDoc를 통해 이용할 수 있습니다. 웹 UI를 로컬에서 실행 중인 경우 다음 URL에서 문서에 접근할 수 있습니다:

• Swagger UI: http://localhost:7860/docs
• ReDoc: http://localhost:7860/redoc
• OpenAPI Specification: http://localhost:7860/openapi.json

These endpoints provide interactive documentation for all available API endpoints, including: / 이러한 엔드포인트는 다음을 포함한 모든 사용 가능한 API 엔드포인트에 대한 대화형 문서를 제공합니다: - Stable Diffusion API - Lora Networks API - Callbacks API

Note: If you're running the web UI on a different host or port, replace localhost:7860 with your actual host and port. / 참고: 웹 UI가 다른 호스트나 포트에서 실행 중인 경우 localhost:7860을 실제 호스트와 포트로 교체하세요.

Credits / 크레딧

Licenses for borrowed code can be found in Settings -> Licenses screen, and also in html/licenses.html file. / 차용한 코드의 라이선스는 Settings -> Licenses 화면과 html/licenses.html 파일에서 찾을 수 있습니다.

• Stable Diffusion - https://github.com/Stability-AI/stablediffusion, https://github.com/CompVis/taming-transformers, https://github.com/mcmonkey4eva/sd3-ref