스테이블 디퓨젼, 알면 알수록 어려운 프로그램 같습니다. 매번 같은 방식의 프롬프트를 입력해도 같은 결과물이 나오는 것이 아니기 때문에 이해하는 것이 정말 어려운 것 같습니다. 저번엔 img 2 img로 영상을 만드는 방법에 대해 말했었습니다. 스테이블 디퓨젼으로 AI영상 만들기 2번째, 확장 기능 중 하나인 mov 2 mov로 영상을 만드는 법에 대해 말하겠습니다.
1. mov 2 mov 란?
mov 2 mov는 기본 영상을 스테이블 디퓨젼을 통해서 AI영상으로 만들어 주는 확장기능입니다.
https://github.com/Scholar01/sd-webui-mov2mov
GitHub - Scholar01/sd-webui-mov2mov: 适用于Automatic1111/stable-diffusion-webui 的 Mov2mov 插件。
适用于Automatic1111/stable-diffusion-webui 的 Mov2mov 插件。 - GitHub - Scholar01/sd-webui-mov2mov: 适用于Automatic1111/stable-diffusion-webui 的 Mov2mov 插件。
github.com
위의 주소창을 스테이블 디퓨젼의 익스텐션 칸으로 이동후
위의 위치에 URL을 복사 붙여 넣기 후 인스톨을 하면 설치가 됩니다.
2. txt 2 img에서 원하는 스타일의 사진을 만들어 줍니다.
tex 2 img에서 기본이 될 사진을 프롬프트를 입력해서 뽑아주도록 합니다. 기본이 되는 이미지를 모르고 영상으로 변환을 하게 된다면 생각한 것과는 다른 결과물이 만들어지게 되기 때문입니다. 이미지가 만들어졌다면, 프롬프트와 시드를 복사해서 mov 2 mov에 붙여 넣기 합니다.
3. mov 2 mov
t2i에서 복사한 프롬프트를 m2m의 프롬프트에 복사합니다. 빨간색의 글씨가 있는 곳에 바꾸고 싶은 영상을 넣도록 합니다. 그럼 기본 준비는 끝났습니다.
4. 설정하기
샘플링 모델을 설정해 주고, 1. Restore faces를 체크해 줍니다. 그다음 2. 사진의 사이즈를 선택합니다. 가급적이면 영상의 사이즈로 선택을 해주는 것이 좋습니다. 3. Denoising strength는 0.5 이내로 설정을 해줍니다.
5. 변환하기
이렇게 모든 설정을 끝냈다면, 제너레이트를 누른 뒤 영상으로 변환을 하면 쉽게 결과물을 얻을 수 있습니다.
자신 컴퓨터의 성능에 따라서 영상으로 만들어지는 시간들은 정말 천차만별입니다. 4090 기준으로 10초짜리 영상을 변환하는데 대략 10분 정도의 시간이 걸렸습니다. 하지만 이것도 설정이 복잡해진다면... 시간은 더 늘어나게 됩니다.
mov 2 mov도 기본적으로는 img 2 img의 방식이라고 볼 수 있습니다. 바꾸고 싶은 영상을 사진으로 변환해서 영상으로 변환하는 것이니까요.
mov 2 mov방식이 제 기준엔 더 쉬웠습니다. 처음부터 변환을 하지 말고 원하는 얼굴의 결과물을 만들고 싶다면 t2i를 통해 대략적인 프롬프트로 만들어진 사진의 모습을 확인 후 m2m으로 변환하는 것을 추천드립니다. 변환하는 시간이 정말 오래 걸리기 때문입니다.