컨트롤넷

컨트롤넷(ControlNet)은 이미지 생성 과정에서 특정 요소를 더욱 정교하게 제어하기 위해 설계된 시스템이다. 최근 인공지능(AI) 이미지 생성 기술의 발전 속에서 주목받는 기술로, 주로 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델과 결합하여 사용되며, 텍스트 기반 이미지 생성에 더 많은 제어 기능을 제공한다.

상세

컨트롤넷은 AI 이미지 생성 기술의 발전 속에서 주목받는 기술 중 하나이다. 주로 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 모델과 결합하여 사용되며, 텍스트 기반 이미지 생성에 더 많은 제어 기능을 제공한다. 스테이블 디퓨전은 주어진 텍스트 설명을 기반으로 이미지를 생성하는 반면, 컨트롤넷은 이 과정에서 세부적인 컨트롤을 가능하게 하여 사용자가 보다 원하는 이미지 결과를 얻을 수 있도록 돕는다.

컨트롤넷은 이미지 생성 과정에서 특정 요소를 더욱 정교하게 제어하기 위해 설계된 시스템이다. 예를 들어, 엣지 맵(Edge Map), 깊이 맵(Depth Map) 등과 같은 추가적인 입력 데이터를 활용하여 이미지의 세부적인 모양이나 구조를 제어할 수 있다. 이를 통해 단순 텍스트로는 제어하기 어려운 이미지의 디테일을 사용자가 원하는 대로 조정할 수 있다. 이러한 기능은 특히 복잡한 이미지 생성 작업에서 유용하다.

컨트롤넷은 기본적으로 스테이블 디퓨전과 함께 사용되며, 모델의 성능을 최적화하기 위해 여러 가지 전처리기와 추가 모델을 설치해야 한다. 이 시스템은 다양한 버전이 존재하며, 사용자 필요에 따라 최신 버전으로 업데이트해 사용해야 한다. 컨트롤넷을 통해 사용자는 이미지 생성 시 보다 세밀한 조정을 할 수 있으며, 예를 들어 특정 포즈나 스타일을 유지하면서 새로운 이미지를 생성할 수 있다.

기술적 배경

컨트롤넷은 기본적으로 딥러닝 모델의 한 종류로, 텍스트-이미지 변환 모델에서 사용된다. 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 기존의 모델들은 종종 세부적인 제어가 어려웠다. 예를 들어, 사용자가 특정 장면이나 구조를 지정하고 싶을 때, 단순한 텍스트 설명만으로는 원하는 결과를 얻기 힘들었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 컨트롤넷은 이미지 생성 과정에서 엣지 맵(Edge Map), 깊이 맵(Depth Map), 포즈 맵(Pose Map) 등의 추가 입력 데이터를 사용하여 이미지의 특정 요소를 제어할 수 있게 한다.

기능 및 특징

컨트롤넷은 사용자가 원하는 이미지의 디테일을 보다 세밀하게 조정할 수 있도록 도와주는 여러 기능을 제공한다.

예를 들어, 엣지 맵을 통해 이미지의 윤곽선을 설정할 수 있다.

엣지 맵을 통해 새의 윤곽선을 설정하여 다양한 이미지를 만들어 내는 모습

또한 깊이 맵을 통해 이미지의 깊이감을 조절할 수 있다. 이러한 기능들은 특히 복잡한 이미지 생성 작업에서 매우 유용하다.

깊이 맵을 통해 깊이감을 조절하여 거리감과 명암을 나타내는 이미지

예를 들어, 오픈 포즈(OpenPose) 기술과 결합하여 사람의 구체적인 자세나 포즈를 설정할 수 있으며, 이를 통해 일관된 스타일의 이미지를 대량으로 생성할 수 있다​.

왼쪽 이미지에서 포즈를 가져와 동일한 포즈를 가진 오른쪽 이미지를 생성하는 모습

또한, 컨트롤넷은 여러 개의 전처리기와 추가 모델을 필요로 한다. 사용자는 모델 파일을 설치하고 이를 적절히 구성해야 한다. 이를 통해 컨트롤넷은 스테이블 디퓨전 모델과 결합하여 텍스트 기반 이미지 생성의 강력한 도구로 활용된다.

특히, 컨트롤넷의 빠른 업데이트 주기는 사용자에게 새로운 기능과 개선된 성능을 제공하며, 최신 기술을 계속해서 적용할 수 있도록 한다​.

참고자료

• Chenghao Wang, Jeanhun Chung, 〈A Study on AI Softwear [Stable Diffusion ControlNet plug-in Usabilities]〉, 《JIBC》, 2023
• 정강민, 〈ControlNet 으로 이미지생성 (feat. Stable Diffusion)〉, 《모두의연구소》, 2023-03-15
• 하늘이푸른오늘〈Stable Diffusion - 콘트롤넷(ControlNet) 1.1 사용방법(1)〉, 《티스토리》, 2023-07-03

같이 보기

• 인공지능
• 이미지
• 스테이블 디퓨전

이 컨트롤넷 문서는 인공지능 기술에 관한 글로서 내용 추가가 필요합니다. 위키 문서는 누구든지 자유롭게 편집할 수 있습니다. [편집]을 눌러 문서 내용을 추가해 주세요.

인공지능 : 인공지능 서비스, 인공지능 로봇, 인공지능 기술 □■⊕, 인공지능 기업, 인공지능 인물 인공지능 기술 AI 워싱 • 랭체인 • 로봇공학 • 로봇기술 • 인지과학 • 자동추론 • 자연어 처리 • 지능 • 지식표현 • 컴퓨터 비전 • 튜링 테스트 • 프롬프트 • 프롬프트 엔지니어링 문자인식과 음성인식 ICR • OCR • OMR • TTS • URL • 글자 • 답변 • 대화 • 동영상 • 디자인 • 맥락 • 문서 • 문자 • 문자인식 • 문자채팅 • 발음 • 번역 • 분류 • 상담 • 소스코드 • 스토리 • 얼굴 • 얼굴인식 • 음성 • 음성채팅 • 음성인식(STT) • 이미지 • 인공어 • 자막 • 자연어 • 질문 • 채팅 • 코드 • 코딩 • 텍스트 • 통번역 • 통역 • 파일 • 폴더 • 화상채팅 • 화자인식 인공지능 데이터 데이터라벨러 • 데이터라벨링 • 데이터셋 • 벡터 • 벡터DB • 벡터공간 • 스칼라 • 임베딩 • 크라우드워커 • 토큰 • 토큰화 인공지능 학습 ADP • CoLLM • DALL-E • DDPG • DQN • LAM • LMM • SARSA • sLLM • SLM • 강화학습 • 거대언어모델(LLM) • 결정이론적 메타추론 • 계통적 강화학습 • 과적합 • 동적 계획법 • 딥러닝 • 딥큐러닝 • 머신러닝(기계학습) • 메타추론 • 모델 기반 강화학습 • 모델 프리 강화학습 • 미세조정(파인튜닝) • 반영식 아키텍처 • 비지도학습 • 사전학습 • 수시 알고리즘 • 어니 • 에이전트 • 인공지능 학습 • 전이학습 • 준지도학습 • 지도학습 • 추론 • 학습 • 확률적 경사하강법 인공지능 알고리즘 AGI • ANI • ASI • RAG • XAI • 가중치 • 관계형 네트워크(RN) • 뉴런 • 다층퍼셉트론 • 단층퍼셉트론 • 데이터마이닝 • 방사신경망 • 볼츠만 머신 • 분산 샌드박스 • 생성대립신경망(GAN) • 생성형 AI • 수퍼얼라인먼트 • 순전파 • 순환신경망(RNN) • 시그모이드 함수 • 신경망 • 신경망 구조 • 심층신경망(DNN) • 심층신뢰신경망(DBN) • 양방향 비고정값 암호 체계(TSID) • 역전파 • 은닉층 • 인공신경망(ANN) • 인공지능(AI) • 제한 볼츠만 머신(RBM) • 전방전달신경망 • 주의 메커니즘 • 코헨 자기조직 신경망 • 텍스트마이닝 • 트랜스포머 • 파이 • 퍼셉트론 • 합성곱 신경망(CNN) 계산복잡도 NP • NP-완전 • 계산복잡도 • 공간복잡도 • 시간복잡도 • 여 NP • 여 NP-완전 인공지능 프로그램 BCI • GPT • 딥블루 • 딥페이크 • 멀티모달 AI • 모달 • 모달리티 • 모달창 • 알렉스넷 • 어니 • 알파고 • 알파고제로 • 알파폴드 • 왓슨 • 카페 • 컨트롤넷 • 텐서플로 • 텔레파시 • 토치 • 파이토치 • 한돌 인공지능 특징 결정이론 • 계산상의 합리성 • 논리학 • 논리주의자 • 분산성 • 불확실성 • 삼단논법 • 선호도 • 예측곤란성 • 완벽한 합리성 • 유계 합리성 • 이유 불충분의 원리 • 자율성 • 최대기대효용 • 할루시네이션 • 효용이론 인공지능 법적 지위 권리주체성 • 소버린 AI • 전자대리인 • 전자적 인간 • 책임법 위키 : 자동차, 교통, 지역, 지도, 산업, 기업, 단체, 업무, 생활, 쇼핑, 블록체인, 암호화폐, 인공지능, 개발, 인물, 행사, 일반