정보엔지니어 (맥스웰의 도깨비, 양자컴퓨터)

윈도우(windows)에서도 easy_diffusion과 kohya_ss를 어느 정도 실행해서 이미지 합성에 대한 작업을 진행할 수 있다.

Windows 10 pro + RTX 4080 (536.23 driver) 기준의 환경에서 실행해 보았다. 명령은 모두 command 상에서 실행한다

(윈도우키+R을 누른 후 cmd를 실행하면 명령 실행이 가능하다)

1. easy_diffusion

이 설치는 너무나 간단하다. 아래 링크에서 Windows용 Easy Diffusion 최신 버전을 받자

https://github.com/easydiffusion/easydiffusion/tree/main#installation

이 글을 쓰는 시점에서는 Easy Diffusion 3.0이 최신이다. 아래 Download for Windows 버튼을 누르고 실행해주면 된다. linux/mac/windows 동일한 방식으로 간단하게 실행해서 웹 인터페이스로 생성해볼 수 있다.

실제 사용 관련해서는 다른 글들을 참조하면 된다. models/stable-diffusion/ 에 사용하는 모델파일을 넣어 사용해보자(civit.ai에서 checkpoint 모델들을 크기가 크지만, 다양하게 다운로드 받을 수 있다. https://infoengineer.tistory.com/122 를 참조하자)

2. kohya_ss

모델을 학습하기 위한 kohya_ss에 대한 설치이다.

A. python 10와 git이 필요하다.

    개인적으로는 Anaconda설치를 권한다. 따라서 Anaconda 사이트에서 윈도우용 Anaconda를 설치하고

    아래와 같이 실행한다. git은 윈도우용 git을 다운로드받아( https://git-scm.com/download/win ) 기본옵션으로 설치하여 실행하면 된다. (만약에 python 3.10을 직접 설치해서 곧바로 진행한다고 하면 그렇게 해도 상관없다.)

    D:\dev\conda> conda create -n kohya_ss python=3.10

    D:\dev\conda> conda activate kohya_ss

B. git으로 kohya_ss를 checkout 하고 setup.bat를 실행한다.

    D:\dev> git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git 

    D:\dev> cd kohya_ss

    D:\dev\kohya_ss> setup.bat

 이때 NVidia GPU 사용자는 2번을 눌러 cudnn을 최신으로 받아주자. 시간이 조금 걸린다(고속화에 도움이 된다고 한다)

 그런 후 1번을 선택해 Kohya_ss를 GUI로 실행한다.

끝나면 7. Exit Setup을 선택해서 나오면 된다.

C. 아래와 같이 실행하면 내부에 웹서버가 뜨면서 우리가 활용할 수 있는 단계로 진입한다.

 D:\dev\kohya_ss> gui.bat

위의 마지막 부분에 표시된 http://127.0.0.1:7860 주소를 브라우저로 열어보자. kohya_ss의 gui가 보인다. 해당 사용법 관련해서는 연관 글을 참조한다. ( https://infoengineer.tistory.com/134 )