Playground AI(플레이그라운드 AI) 사용법 (feat. 스테이블 디퓨전, 달리2)

Playground AI(플레이그라운드 AI)는 하루 1000장까지 무료로 사용할 수 있습니다. 제가 사용해 봤을 때 Upscale은 30장 정도 가능했던 것 같습니다.

AI그림을 스톡 사이트에 판매할 때 용량이 너무 작으면 판매 불가인 경우가 있는데, Upscale을 해서 용량을 늘리는 것도 방법이지만 Upscale 했을때 그림의 질감이 달라지거나 그림이 뭉개지는 경우가 많아서 저는 잘 사용하지 않습니다.

하루 1000장이면 충분하고도 남는 것 같습니다. 저는 한 번도 하루 1000장을 넘겨본 적이 없습니다.

 

Playground AI는 명령어를 외울 필요가 없는 UI 기반 서비스를 제공하고, 프라이빗 모드가 아니어도 사용하는 중에 다른 사용자의 그림으로 인해 방해받지 않고 사용할 수 있기 때문에 서비스에 대해서는 불편함이 없을 거라 생각합니다.

어떻게 하면 원하는 그림을 생성할 수 있을지 프롬프트에 대한 연구만 하면 될 것 같습니다.

 

UI 화면 설명

playground AI(플레이그라운드 AI)에 접속하면, Rising 탭이 활성화 되어있고 다른 사용자가 생성한 그림을 볼 수 있습니다.

https://playgroundai.com/

Free AI image generator: Art, Social Media, Marketing | Playground AI

 

우측 상단의 Create 버튼을 클릭하면, AI 그림을 생성할 수 있는 UI 화면이 뜹니다.

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Model과 Filter

먼저, Model과 Filter에 대해 알아보겠습니다.

Model(모델)에는 Playground v1, Stable Diffusion 1.5, Stable Diffusion 2.1, DALL·E 2가 있습니다.

Model(모델)을 선택하면, Filter(필터)의 종류가 달라집니다.

팝업 메시지 You need to purchase the DALL·E add-on DALL•E requires a paid subscription. You can buy up to 8,000 images starting at $10 per month for 800 images. DALL·E 애드온을 구매해야 합니다. DALL·E는 유료 구독이 필요합니다. 월별 800개의 이미지부터 시작하여 한 달에 8,000개의 이미지까지 구매할 수 있습니다. 가격은 월별 $10부터입니다.

 

Model(모델)과 Filter(필터)를 선택하고, Prompt(프롬프트)에 생성하고자 하는 그림에 대한 설명을 입력합니다.

머리가 2개 라던지, 손가락이 6개 라던지 제외하고 싶은 것이 있으면 "Exclude From Image"를 활성화하고 제외할 내용을 입력합니다.

 

"Image Dimensions"에서 이미지 사이즈를 선택하고, "Number of Images"에서 한 번에 생성할 이미지 개수를 지정합니다.

 

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Sampler

Sampler는 Seed 바로 밑에 "Show Advanced Options"를 클릭하면 볼 수 있습니다.

동일한 프롬프트에 랜덤 Seed를 적용한 상태에서 Sampler만 변경하여 이미지를 생성해보았습니다.

	pndm (plms)	ddim	k_euler	k_euler_ancestral

 

	k_heun	k_dpm_2	k_dpm2_ancestral	k_lms

 

이번에는 동일한 프롬프트에 동일한 Seed를 사용하면서 Sampler만 변경하여 이미지를 생성해 보았습니다.

	pndm (plms)	ddim	k_euler	k_euler_ancestral

 

	k_heun	k_dpm_2	k_dpm2_ancestral	k_lms

 

그리고, 동일한 이미지를 가지고(Use in image to image) Sampler만 변경하여 이미지를 생성해 보았습니다.

	pndm (plms)	ddim	k_euler	k_euler_ancestral

 

	k_heun	k_dpm_2	k_dpm2_ancestral	k_lms

 

ChatGPT에게 샘플러에 관해 질문해 봤습니다.

각 샘플러는 텍스트 생성 시 다음과 같은 특징을 보일 수 있습니다:

• pndm (plms): 이전 대화의 컨텍스트에 중점을 두는 모델입니다. 이 샘플러를 선택하면 이전 대화의 정보를 활용하여 생성된 그림이 이전 대화와 일관성을 가지고 있을 가능성이 높습니다. 이 모델은 대화 기반 텍스트 생성에 특히 적합합니다.
• ddim: ddim은 깊은 컨텍스트를 기반으로 한 텍스트 생성 모델로, 상세하고 복잡한 컨텍스트를 반영할 수 있는 특징이 있습니다. 이 모델은 주로 깊은 대화 상황에서 더 정교한 텍스트를 생성하는 데 활용됩니다.
• k_euler 및 k_heun: 이들 샘플러는 텍스트 생성에 사용되는 샘플링 알고리즘입니다. 이들을 선택하면 생성된 그림은 더 자연스러운 텍스트 흐름과 문법적으로 일관된 특징을 보일 수 있습니다. 이 모델들은 문장 구조와 언어 표현에 더 중점을 둡니다.
• k_dpm_2 및 k_dpm2_ancestral: 이들은 Delayed Acceptance Metropolis-Hastings 알고리즘의 일부입니다. 이들 샘플러를 선택하면 생성된 그림이 텍스트 일관성과 문법적 정확성을 강조할 수 있습니다. 이 모델들은 더 강력한 문법 규칙을 따르는 텍스트를 생성하는 데 유리합니다.
• k_lms: 이 샘플러는 Langevin Monte Carlo Sampling Method를 사용합니다. 이를 선택하면 생성된 그림이 더 다양하고 창의적인 특징을 가질 수 있습니다. 이 모델은 예상치 못한 텍스트 표현을 만들어내는 데 강점을 가지고 있습니다.

 

이러한 특징들은 선택한 샘플러에 따라 생성된 그림의 품질과 다양성을 조절하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사용자는 원하는 결과를 얻기 위해 다양한 샘플러를 시도해 보고 자신에게 가장 적합한 샘플러를 선택할 수 있습니다.

 

이미지 생성이 아닌 텍스트 생성에 대한 답변이었기 때문에 다시 질문했습니다.

Playground AI에서는 "ddim"과 "plms"와 같은 다양한 샘플러를 텍스트 생성에 선택할 수 있습니다. 이러한 샘플러는 텍스트 생성 과정에서 사용되는 샘플링 알고리즘을 결정하며, 생성된 텍스트의 품질, 일관성 및 다양성에 영향을 줄 수 있습니다.

샘플러의 선택은 주로 텍스트 생성에 영향을 미치지만, 특정 샘플러가 이미지 생성과 관련하여 생성된 텍스트의 문맥이나 프롬프트에 간접적으로 영향을 줄 수도 있습니다. 그러나 Playground AI에서 샘플러의 선택이 이미지 생성 과정에 정확히 어떤 방식으로 영향을 미치는지에 대한 구체적인 내용은 명시적으로 공개되지 않았습니다.

요약하자면, 샘플러의 주된 목적은 텍스트 생성을 위한 것이며, 텍스트의 문맥을 통해 간접적으로 이미지 생성에 영향을 줄 수 있습니다. Playground AI에서 샘플러의 선택과 이미지 생성 과정 간의 정확한 관계는 AI 모델의 내부 동작에 따라 다를 수 있으며, 명시적으로 문서화되지 않았습니다.