AI 이미지 용어집
denoise 강도란 무엇인가요?
image-to-image에서 원본 이미지를 재생성 전에 어느 정도까지 버릴지 결정하는 값입니다. 낮으면 원본을 보존하고, 높으면 느슨한 참고자료로만 취급합니다.
동작이 메커니즘을 설명합니다
image-to-image는 원본에 노이즈를 추가한 뒤 prompt 방향으로 디노이즈합니다. 노이즈를 조금만 더하면 아래에 원본 구조가 남아 모델이 대체로 보존합니다. 많이 더하면 원본이 묻혀 모델이 사용자의 텍스트를 중심으로 재구성합니다.
알아두면 좋은 세 구간
약 0.35 이하에서는 표면과 색만 바뀌고 구도와 정체성은 유지됩니다. 0.4~0.6에서는 구도는 남지만 내용이 재협상되어, 대부분의 유용한 리스타일링이 이 구간에서 일어납니다. 0.7 이상에서는 원본이 제약이 아니라 제안에 가깝습니다.
나쁜 결과의 대부분은 단어가 아니라 숫자 문제
출력이 원본을 무시했다면 강도가 너무 높았습니다. prompt를 무시했다면 너무 낮았습니다. prompt를 바꾸지 않은 채 세네 값으로 스윕해 보면, 한 시간 동안 prompt를 갈아엎는 것보다 1분 만에 훨씬 많은 것을 알려 주며, 기대에 못 미쳤을 때 가장 먼저 시도해야 할 일입니다.
이 조절로는 할 수 없는 일
특정 얼굴을 보존하려면 낮은 강도가 필요하고, 의미 있게 리스타일링하려면 높은 강도가 필요합니다. 두 요구는 정면으로 충돌합니다. 그래서 큰 변화에서의 정체성 보존은 강도 설정이 아니라 레퍼런스 컨디셔닝이 필요합니다.
한눈에 보는 denoise 강도
- 범위
- 0부터 1까지
- 0에 가까우면
- 원본 이미지에 거의 동일
- 1에 가까우면
- 원본을 거의 무시
- 적용 대상
- 이미지 투 이미지 전용
- 일반 시작점
- 0.5 to 0.7
- 다른 명칭
- 강도, 이미지 가중치
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디노이즈 강도 — questions people ask
- 디노이즈 강도는 무엇부터 시도할까요?
- 같은 prompt로 0.3, 0.5, 0.7을 먼저 돌려 보세요. 보통 정답은 바로 드러나며, 원래 문제가 아니었던 prompt를 괜히 다시 쓰는 수고를 덜어 줍니다.
- 출력이 왜 원본 이미지를 무시했나요?
- 디노이즈 강도가 너무 높았습니다. 대략 0.7을 넘으면 원본이 노이즈에 묻혀, 모델이 대부분을 prompt에서 재구성합니다.
- 출력이 왜 prompt를 무시했나요?
- 강도가 너무 낮았습니다. 약 0.25 이하에서는 모델이 의미 있게 바꿀 만큼의 노이즈가 없습니다.
- 얼굴을 유지하면서도 강하게 리스타일링할 수 있나요?
- 디노이즈 강도만으로는 어렵습니다 — 두 요구가 충돌합니다. 큰 변화 속 정체성 보존에는 레퍼런스 컨디셔닝이 필요합니다.
- 디노이즈 강도와 guidance scale은 같은가요?
- 아닙니다. 디노이즈 강도는 원본이 얼마나 살아남는지를, guidance scale은 모델이 prompt를 얼마나 문자 그대로 따를지를 제어합니다. 서로 독립적입니다.
- text-to-image에도 적용되나요?
- 아니요. 원본 이미지가 없으면 보존할 것이 없으므로, 이 개념은 image-to-image와 inpainting에만 존재합니다.
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