ControlNet과 OpenVINO를 통한 텍스트-이미지 생성 향상

AI 생성 예술의 세계는 확산 모델, 특히 Stable Diffusion에 의해 혁신적으로 변화하였습니다. 이러한 모델은 텍스트 프롬프트로부터 고품질 이미지를 생성할 수 있지만, 생성된 콘텐츠에 대한 정확한 제어가 부족한 경우가 많습니다. ControlNet은 깊이 맵, 세분화 맵 또는 키 포인트와 같은 공간적 맥락을 지정할 수 있도록 생성 프로세스를 사용자 정의할 수 있는 프레임워크를 제공하여 이 한계를 해결합니다. 이 기사는 ControlNet을 Stable Diffusion과 통합하여 OpenVINO를 사용하여 보다 제어되고 정밀한 이미지 생성을 가능하게 하는 방법을 탐구합니다.

Stable Diffusion은 무작위 가우시안 노이즈를 단계별로 제거하여 이미지를 생성하는 잠재적 확산 모델입니다. 이 모델은 낮은 차원의 잠재 공간에서 작동하여 표준 확산 모델에 비해 메모리 및 계산 요구 사항을 줄입니다. 모델은 텍스트 인코더, 디노이징을 위한 U-Net, 이미지 인코딩 및 디코딩을 위한 오토인코더의 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. ControlNet은 생성 프로세스를 제어하기 위해 추가 조건을 추가하여 Stable Diffusion을 향상시킵니다. 이는 원래 네트워크의 학습된 지식을 보존하면서 특정 작업에 적응할 수 있도록 잠금된 원래 매개변수와 함께 원래 네트워크의 학습 가능한 복사본을 사용합니다. ControlNet은 이미지 생성 프로세스를 안내하기 위해 엣지 감지, 포즈 추정 및 의미론적 세분화와 같은 다양한 주석 방법을 지원합니다.

ControlNet과 OpenVINO를 시작하려면 여러 Python 패키지를 설치해야 합니다. 여기에는 torch, torchvision, diffusers, transformers, controlnet-aux, gradio 및 openvino가 포함됩니다. pip를 사용하여 이러한 종속성을 설치하고, 시스템과 호환되는 올바른 버전을 확보하세요.

생성 파이프라인은 Hugging Face Diffusers 라이브러리를 사용하여 생성됩니다. 특히, Stable Diffusion과 ControlNet을 결합한 StableDiffusionControlNetPipeline을 사용합니다. 이 예제에서는 OpenPose 모델을 사용하여 포즈 기반 조건화에 중점을 둡니다. 먼저 ControlNet 모델과 Stable Diffusion 파이프라인을 인스턴스화합니다. 그런 다음 포즈 추정을 위한 OpenPose 감지기를 설정합니다. 이러한 구성 요소는 텍스트 프롬프트와 포즈 정보를 기반으로 이미지를 생성하기 위해 함께 작동합니다.

성능을 최적화하기 위해 PyTorch 모델을 OpenVINO의 중간 표현(IR) 형식으로 변환합니다. 이 과정은 파이프라인의 각 구성 요소를 변환하는 것을 포함합니다: 1. 포즈 추정을 위한 OpenPose 모델 2. 조건화를 위한 ControlNet 3. 텍스트 프롬프트 처리를 위한 텍스트 인코더 4. 디노이징을 위한 UNet 5. 최종 이미지를 생성하기 위한 VAE 디코더 변환 과정은 PyTorch 모델을 가져와 최적화된 IR 버전을 생성하는 OpenVINO의 모델 최적화기를 사용합니다. 이러한 변환된 모델은 OpenVINO에서 지원하는 다양한 하드웨어 대상에서 효율적인 추론을 위해 사용될 수 있습니다.

모든 모델이 OpenVINO 형식으로 변환되면 이제 텍스트-이미지 생성 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 이 과정은 다음을 포함합니다: 1. 포즈 추정을 위한 입력 이미지 준비 2. OpenPose를 사용하여 포즈 정보 추출 3. 텍스트 프롬프트 인코딩 4. ControlNet이 향상된 Stable Diffusion 프로세스 실행 5. 생성된 잠재 표현을 디코딩하여 최종 이미지 생성 OpenVINO를 활용하여 이 파이프라인은 CPU, GPU 및 특수 AI 가속기를 포함한 다양한 Intel 하드웨어에서 효율적으로 실행될 수 있습니다. ControlNet 조건화는 생성된 이미지의 포즈와 구조에 대한 정밀한 제어를 가능하게 하면서 Stable Diffusion 출력의 창의성과 품질을 유지합니다.

ControlNet과 Stable Diffusion의 통합은 OpenVINO를 통해 최적화되어 제어된 AI 생성 예술을 위한 새로운 가능성을 열어줍니다. 이 접근 방식은 보다 정밀하고 의도적인 이미지 생성을 가능하게 하여 창의 산업, 디자인 및 콘텐츠 제작의 다양한 응용 분야에서 가치가 있습니다. 이 분야의 향후 발전은 더 다양한 조건 유형에 대한 지원, 실시간 생성에 대한 추가 최적화 및 다른 생성 AI 모델과의 통합을 포함할 수 있습니다. AI 생성 콘텐츠 분야가 계속 발전함에 따라 ControlNet과 OpenVINO와 같은 최적화 프레임워크는 이러한 기술을 보다 접근 가능하고 효율적으로 만들어 다양한 사용자와 응용 분야에 중요한 역할을 할 것입니다.