Batouresearch가 Replicate에 올린 Sdxl‑Controlnet‑Lora 모델 초보자 가이드

Source: Dev.to

이 가이드는 Sdxl‑Controlnet‑Lora 라는 AI 모델에 대한 간략한 안내이며, 해당 모델은 Batouresearch 가 관리하고 있습니다.

모델 개요

sdxl-controlnet-lora 모델은 Stability AI의 SDXL 텍스트‑투‑이미지 모델에 ControlNet과 Replicate의 LoRA 기술을 지원하도록 구현한 것입니다. Batouresearch 가 개발·유지보수하고 있으며, instant‑id‑multicontrolnet 및 sdxl‑lightning‑4step 과 같은 다른 SDXL 기반 모델과 유사합니다. 주요 차이점은 ControlNet이 추가되어 Canny 엣지 맵과 같은 제어 이미지를 기반으로 이미지를 생성할 수 있다는 점입니다.

모델 입력 및 출력

입력

• Prompt – 생성할 이미지에 대한 텍스트 프롬프트.
• Image – 생성 과정에서 제어 또는 베이스 이미지로 사용할 선택적 입력 이미지.
• Seed – 생성에 사용할 무작위 시드 값.
• Img2Img – 입력 이미지를 제어 및 베이스 이미지로 사용하는 img2img 파이프라인을 활성화하는 플래그.
• Strength – 0에서 1 사이의 값으로, img2img 디노이징 과정의 강도.
• Negative Prompt – 원하지 않는 요소를 피하도록 모델을 유도하는 선택적 부정 프롬프트.
• Num Inference Steps – 생성 과정에서 수행할 디노이징 단계 수.
• Guidance Scale – 텍스트 프롬프트가 생성 이미지에 미치는 영향을 조절하는 classifier‑free guidance 스케일.
• Scheduler – 생성 과정에 사용할 스케줄러 알고리즘.
• LoRA Scale – LoRA 가중치의 가산 스케일로, 모델 동작을 미세 조정하는 데 사용.
• LoRA Weights – 생성에 사용할 Replicate LoRA 가중치의 URL.

출력

• Generated Images – 제공된 입력을 기반으로 생성된 하나 이상의 이미지.

기능

sdxl-controlnet-lora 모델은 …

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