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훑어보기

Diffusion 모델은 이미지나 오디오와 같은 관심 샘플들을 생성하기 위해 랜덤 가우시안 노이즈를 단계별로 제거하도록 학습됩니다. 이로 인해 생성 AI에 대한 관심이 매우 높아졌으며, 인터넷에서 diffusion 생성 이미지의 예를 본 적이 있을 것입니다. 🧨 Diffusers는 누구나 diffusion 모델들을 널리 이용할 수 있도록 하기 위한 라이브러리입니다.

개발자든 일반 사용자든 이 훑어보기를 통해 🧨 diffusers를 소개하고 빠르게 생성할 수 있도록 도와드립니다! 알아야 할 라이브러리의 주요 구성 요소는 크게 세 가지입니다:

- `DiffusionPipeline`은 추론을 위해 사전 학습된 diffusion 모델에서 샘플을 빠르게 생성하도록 설계된 높은 수준의 엔드투엔드 클래스입니다.
- Diffusion 시스템 생성을 위한 빌딩 블록으로 사용할 수 있는 널리 사용되는 사전 학습된 model 아키텍처 및 모듈.
- 다양한 schedulers - 학습을 위해 노이즈를 추가하는 방법과 추론 중에 노이즈 제거된 이미지를 생성하는 방법을 제어하는 알고리즘입니다.

훑어보기에서는 추론을 위해 `DiffusionPipeline`을 사용하는 방법을 보여준 다음, 모델과 스케줄러를 결합하여 `DiffusionPipeline` 내부에서 일어나는 일을 복제하는 방법을 안내합니다.

훑어보기는 간결한 버전의 🧨 Diffusers 소개로서 노트북 빠르게 시작할 수 있도록 도와드립니다. 디퓨저의 목표, 디자인 철학, 핵심 API에 대한 추가 세부 정보를 자세히 알아보려면 노트북을 확인하세요!

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

    # 주석 풀어서 Colab에 필요한 라이브러리 설치하기.
    #!pip install --upgrade diffusers accelerate transformers

- 🤗 Accelerate는 추론 및 학습을 위한 모델 로딩 속도를 높여줍니다.
- 🤗 Transformers는 Stable Diffusion과 같이 가장 많이 사용되는 diffusion 모델을 실행하는 데 필요합니다.

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DiffusionPipeline

`DiffusionPipeline` 은 추론을 위해 사전 학습된 diffusion 시스템을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. 모델과 스케줄러를 포함하는 엔드 투 엔드 시스템입니다. 다양한 작업에 `DiffusionPipeline`을 바로 사용할 수 있습니다. 아래 표에서 지원되는 몇 가지 작업을 살펴보고, 지원되는 작업의 전체 목록은 🧨 Diffusers Summary 표에서 확인할 수 있습니다.

Task | Description | Pipeline
--- | --- | ---
Unconditional Image Generation | generate an image from Gaussian noise | unconditional_image_generation
Text-Guided Image Generation | generate an image given a text prompt | conditional_image_generation
Text-Guided Image-to-Image Translation | adapt an image guided by a text prompt | img2img
Text-Guided Image-Inpainting | fill the masked part of an image given the image, the mask and a text prompt | inpaint
Text-Guided Depth-to-Image Translation | adapt parts of an image guided by a text prompt while preserving structure via depth estimation | depth2img

먼저 `DiffusionPipeline`의 인스턴스를 생성하고 다운로드할 파이프라인 체크포인트를 지정합니다. 허깅페이스 허브에 저장된 모든 checkpoint에 대해 `DiffusionPipeline`을 사용할 수 있습니다. 이 훑어보기에서는 text-to-image 생성을 위한 `stable-diffusion-v1-5` 체크포인트를 로드합니다.

Stable Diffusion 모델의 경우, 모델을 실행하기 전에 라이선스를 먼저 주의 깊게 읽어주세요. 🧨 Diffusers는 불쾌하거나 유해한 콘텐츠를 방지하기 위해 `safety_checker`를 구현하고 있지만, 모델의 향상된 이미지 생성 기능으로 인해 여전히 잠재적으로 유해한 콘텐츠가 생성될 수 있습니다.

`from_pretrained()` 방법으로 모델 로드하기:

    >>> from diffusers import DiffusionPipeline

    >>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

The `DiffusionPipeline`은 모든 모델링, 토큰화, 스케줄링 컴포넌트를 다운로드하고 캐시합니다. Stable Diffusion Pipeline은 무엇보다도 `UNet2DConditionModel`과 `PNDMScheduler`로 구성되어 있음을 알 수 있습니다:

    >>> pipeline
    StableDiffusionPipeline {
      "_class_name": "StableDiffusionPipeline",
      "_diffusers_version": "0.13.1",
      ...,
      "scheduler": [
        "diffusers",
        "PNDMScheduler"
      ],
      ...,
      "unet": [
        "diffusers",
        "UNet2DConditionModel"
      ],
      "vae": [
        "diffusers",
        "AutoencoderKL"
      ]
    }

이 모델은 약 14억 개의 파라미터로 구성되어 있으므로 GPU에서 파이프라인을 실행할 것을 강력히 권장합니다. PyTorch에서와 마찬가지로 제너레이터 객체를 GPU로 이동할 수 있습니다:

    >>> pipeline.to("cuda")

이제 `파이프라인`에 텍스트 프롬프트를 전달하여 이미지를 생성한 다음 노이즈가 제거된 이미지에 액세스할 수 있습니다. 기본적으로 이미지 출력은 `PIL.Image` 객체로 감싸집니다.

    >>> image = pipeline("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
    >>> image

`save`를 호출하여 이미지를 저장합니다:

    >>> image.save("image_of_squirrel_painting.png")

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로컬 파이프라인

파이프라인을 로컬에서 사용할 수도 있습니다. 유일한 차이점은 가중치를 먼저 다운로드해야 한다는 점입니다:

    !git lfs install
    !git clone https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5

그런 다음 저장된 가중치를 파이프라인에 로드합니다:

    >>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-5")

이제 위 섹션에서와 같이 파이프라인을 실행할 수 있습니다.

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스케줄러 교체

스케줄러마다 노이즈 제거 속도와 품질이 서로 다릅니다. 자신에게 가장 적합한 스케줄러를 찾는 가장 좋은 방법은 직접 사용해 보는 것입니다! 🧨 Diffusers의 주요 기능 중 하나는 스케줄러 간에 쉽게 전환이 가능하다는 것입니다. 예를 들어, 기본 스케줄러인 `PNDMScheduler`를 `EulerDiscreteScheduler`로 바꾸려면, `from_config()` 메서드를 사용하여 로드하세요:

    >>> from diffusers import EulerDiscreteScheduler

    >>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
    >>> pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

새 스케줄러로 이미지를 생성해보고 어떤 차이가 있는지 확인해 보세요!

다음 섹션에서는 모델과 스케줄러라는 `DiffusionPipeline`을 구성하는 컴포넌트를 자세히 살펴보고 이러한 컴포넌트를 사용하여 고양이 이미지를 생성하는 방법을 배워보겠습니다.

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모델

대부분의 모델은 노이즈가 있는 샘플을 가져와 각 시간 간격마다 노이즈가 적은 이미지와 입력 이미지 사이의 차이인 노이즈 잔차(다른 모델은 이전 샘플을 직접 예측하거나 속도 또는 `v-prediction`을 예측하는 학습을 합니다)을 예측합니다. 모델을 믹스 앤 매치하여 다른 diffusion 시스템을 만들 수 있습니다.

모델은 `from_pretrained()` 메서드로 시작되며, 이 메서드는 모델 가중치를 로컬에 캐시하여 다음에 모델을 로드할 때 더 빠르게 로드할 수 있습니다. 훑어보기에서는 고양이 이미지에 대해 학습된 체크포인트가 있는 기본적인 unconditional 이미지 생성 모델인 `UNet2DModel`을 로드합니다:

    >>> from diffusers import UNet2DModel

    >>> repo_id = "google/ddpm-cat-256"
    >>> model = UNet2DModel.from_pretrained(repo_id)

모델 매개변수에 액세스하려면 `model.config`를 호출합니다:

    >>> model.config

모델 구성은 🧊 고정된 🧊 딕셔너리로, 모델이 생성된 후에는 해당 매개 변수들을 변경할 수 없습니다. 이는 의도적인 것으로, 처음에 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용된 매개변수는 동일하게 유지하면서 다른 매개변수는 추론 중에 조정할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

가장 중요한 매개변수들은 다음과 같습니다:

- `sample_size`: 입력 샘플의 높이 및 너비 치수입니다.
- `in_channels`: 입력 샘플의 입력 채널 수입니다.
- `down_block_types` 및 `up_block_types`: UNet 아키텍처를 생성하는 데 사용되는 다운 및 업샘플링 블록의 유형.
- `block_out_channels`: 다운샘플링 블록의 출력 채널 수. 업샘플링 블록의 입력 채널 수에 역순으로 사용되기도 합니다.
- `layers_per_block`: 각 UNet 블록에 존재하는 ResNet 블록의 수입니다.

추론에 모델을 사용하려면 랜덤 가우시안 노이즈로 이미지 모양을 만듭니다. 모델이 여러 개의 무작위 노이즈를 수신할 수 있으므로 ‘batch’ 축, 입력 채널 수에 해당하는 ‘channel’ 축, 이미지의 높이와 너비를 나타내는 ‘sample_size’ 축이 있어야 합니다:

    >>> import torch

    >>> torch.manual_seed(0)

    >>> noisy_sample = torch.randn(1, model.config.in_channels, model.config.sample_size, model.config.sample_size)
    >>> noisy_sample.shape
    torch.Size([1, 3, 256, 256])

추론을 위해 모델에 노이즈가 있는 이미지와 `timestep`을 전달합니다. ‘timestep’은 입력 이미지의 노이즈 정도를 나타내며, 시작 부분에 더 많은 노이즈가 있고 끝 부분에 더 적은 노이즈가 있습니다. 이를 통해 모델이 diffusion 과정에서 시작 또는 끝에 더 가까운 위치를 결정할 수 있습니다. `sample` 메서드를 사용하여 모델 출력을 얻습니다:

    >>> with torch.no_grad():
    ...     noisy_residual = model(sample=noisy_sample, timestep=2).sample

하지만 실제 예를 생성하려면 노이즈 제거 프로세스를 안내할 스케줄러가 필요합니다. 다음 섹션에서는 모델을 스케줄러와 결합하는 방법에 대해 알아봅니다.

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스케줄러

스케줄러는 모델 출력이 주어졌을 때 노이즈가 많은 샘플에서 노이즈가 적은 샘플로 전환하는 것을 관리합니다 - 이 경우 ‘noisy_residual’.

🧨 Diffusers는 Diffusion 시스템을 구축하기 위한 툴박스입니다. `DiffusionPipeline`을 사용하면 미리 만들어진 Diffusion 시스템을 편리하게 시작할 수 있지만, 모델과 스케줄러 구성 요소를 개별적으로 선택하여 사용자 지정 Diffusion 시스템을 구축할 수도 있습니다.

훑어보기의 경우, `from_config()` 메서드를 사용하여 `DDPMScheduler`를 인스턴스화합니다:

    >>> from diffusers import DDPMScheduler

    >>> scheduler = DDPMScheduler.from_config(repo_id)
    >>> scheduler
    DDPMScheduler {
      "_class_name": "DDPMScheduler",
      "_diffusers_version": "0.13.1",
      "beta_end": 0.02,
      "beta_schedule": "linear",
      "beta_start": 0.0001,
      "clip_sample": true,
      "clip_sample_range": 1.0,
      "num_train_timesteps": 1000,
      "prediction_type": "epsilon",
      "trained_betas": null,
      "variance_type": "fixed_small"
    }

💡 스케줄러가 구성에서 어떻게 인스턴스화되는지 주목하세요. 모델과 달리 스케줄러에는 학습 가능한 가중치가 없으며 매개변수도 없습니다!

가장 중요한 매개변수는 다음과 같습니다:

- `num_train_timesteps`: 노이즈 제거 프로세스의 길이, 즉 랜덤 가우스 노이즈를 데이터 샘플로 처리하는 데 필요한 타임스텝 수입니다.
- `beta_schedule`: 추론 및 학습에 사용할 노이즈 스케줄 유형입니다.
- `beta_start` 및 `beta_end`: 노이즈 스케줄의 시작 및 종료 노이즈 값입니다.

노이즈가 약간 적은 이미지를 예측하려면 스케줄러의 `step()` 메서드에 모델 출력, `timestep`, 현재 `sample`을 전달하세요.

    >>> less_noisy_sample = scheduler.step(model_output=noisy_residual, timestep=2, sample=noisy_sample).prev_sample
    >>> less_noisy_sample.shape

`less_noisy_sample`을 다음 `timestep`으로 넘기면 노이즈가 더 줄어듭니다! 이제 이 모든 것을 한데 모아 전체 노이즈 제거 과정을 시각화해 보겠습니다.

먼저 노이즈 제거된 이미지를 후처리하여 `PIL.Image`로 표시하는 함수를 만듭니다:

    >>> import PIL.Image
    >>> import numpy as np

    >>> def display_sample(sample, i):
    ...     image_processed = sample.cpu().permute(0, 2, 3, 1)
    ...     image_processed = (image_processed + 1.0) * 127.5
    ...     image_processed = image_processed.numpy().astype(np.uint8)

    ...     image_pil = PIL.Image.fromarray(image_processed[0])
    ...     display(f"Image at step {i}")
    ...     display(image_pil)

노이즈 제거 프로세스의 속도를 높이려면 입력과 모델을 GPU로 옮기세요:

    >>> model.to("cuda")
    >>> noisy_sample = noisy_sample.to("cuda")

이제 노이즈가 적은 샘플의 잔차를 예측하고 스케줄러로 노이즈가 적은 샘플을 계산하는 노이즈 제거 루프를 생성합니다:

    >>> import tqdm

    >>> sample = noisy_sample

    >>> for i, t in enumerate(tqdm.tqdm(scheduler.timesteps)):
    ...     # 1. predict noise residual
    ...     with torch.no_grad():
    ...         residual = model(sample, t).sample

    ...     # 2. compute less noisy image and set x_t -> x_t-1
    ...     sample = scheduler.step(residual, t, sample).prev_sample

    ...     # 3. optionally look at image
    ...     if (i + 1) % 50 == 0:
    ...         display_sample(sample, i + 1)

가만히 앉아서 고양이가 소음으로만 생성되는 것을 지켜보세요!😻

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다음 단계

이번 훑어보기에서 🧨 Diffusers로 멋진 이미지를 만들어 보셨기를 바랍니다! 다음 단계로 넘어가세요:

- training 튜토리얼에서 모델을 학습하거나 파인튜닝하여 나만의 이미지를 생성할 수 있습니다.
- 다양한 사용 사례는 공식 및 커뮤니티 학습 또는 파인튜닝 스크립트 예시를 참조하세요.
- 스케줄러 로드, 액세스, 변경 및 비교에 대한 자세한 내용은 다른 스케줄러 사용 가이드에서 확인하세요.
- Stable Diffusion 가이드에서 프롬프트 엔지니어링, 속도 및 메모리 최적화, 고품질 이미지 생성을 위한 팁과 요령을 살펴보세요.
- GPU에서 파이토치 최적화 가이드와 애플 실리콘(M1/M2)에서의 Stable Diffusion 및 ONNX 런타임 실행에 대한 추론 가이드를 통해 🧨 Diffuser 속도를 높이는 방법을 더 자세히 알아보세요.

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