훌륭한 예술가는 베끼고 위대한 예술가는 훔칩니다.
– 파블로 피카소
시대의 거장 파블로 피카소의 말이다.
Apple의 Steve Jobs도 인용을 좋아합니다.
모방은 창조의 어머니라는 말이 있습니다.
하지만 왜 훔치는 것이 모방보다 더 큰지 궁금합니다.
모조품은 단순한 복사에 지나지 않는 것 같습니다.
복사는 재료 스크랩입니다.
그런데 훔치다(steeling)는 내 것을 만든다는 의미를 얻는다.
이것은 개인적인 재해석을 포함하기 때문에 재창조에 가깝습니다.
ChatGPT에서 제공하는 답글을 그대로 복사하면 이건 AI 답장일 뿐인데 이해하고 정리하고 재구성하고 인용하면 내 생각과 글이 된다.
아주 멋진 홍보 사진을 보았다고 가정해 봅시다.
장면의 구도, 위치, 요소를 훔치고 싶을 정도로 마음에 든다면 입력 이미지의 깊이 정보를 추출 복사하여 AI 이미지의 가이드로 활용하면 된다.
이미지 깊이(Depth2Img)라고도 합니다.
- txt2txt : 채팅GPT
- txt2img : 그 사이, 안정적인 확산
- img2img : Nvidia Canvas, 안정적인 배포
- deep2img: 안정적인 분할(ControlNet)
들어갈수록 안정적인 확산에 감탄합니다.
인공지능 분야에서 그는 GenAI라는 새로운 시대를 여는 엄청난 힘을 가지고 있다.
안정적인 확산에 의한 ControlNet의 이미지 깊이
1. 안정적인 확산을 활성화하고 (img2img)로 이동합니다.
2. 흉내낼 이미지를 끌어다 놓습니다.
3. ControlNet을 켜고 검사 전처리기를 활성화한 다음 둘 다 깊이로 모델링합니다.
전처리기: 깊이, 모델: control_sd15_depth
4. (Annotator 결과 미리 보기) 버튼을 눌러 깊이 맵을 검토합니다.
5. 기본 가중치 값은 1.0이지만 모양이 왜곡되거나 더 자유롭게 변경하려면 값을 조정하십시오.
6. 명령 프롬프트를 입력하고 버튼(생성)을 누릅니다.
얼마나 쉬운가요
(1) ControlNet 모델 다운로드, https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models