diffusers ControlNet 학습 가이드

ControlNet은 확산 모델(Diffusion Models)에 추가적인 조건을 더해 세밀한 제어를 가능하게 하는 신경망 구조다. 본 가이드는 diffusers 라이브러리를 활용해 자신만의 ControlNet을 학습시키는 과정을 설명한다.

학습 과정은 크게 세 단계로 나뉜다:

• 조건(Condition) 계획: 어떤 종류의 조건을 사용할지 결정한다. 포즈, 깊이 맵(depth map), 캐니 엣지(canny edges) 등이 대표적이다.
• 데이터셋 구축: 학습을 위해 정답 이미지(image), 조건 이미지(conditioning_image), 프롬프트(prompt) 세 가지 요소가 포함된 데이터셋을 구성해야 한다.
• 모델 학습: diffusers에서 제공하는 학습 스크립트를 사용한다. 원활한 학습을 위해 최소 8GB 이상의 VRAM을 갖춘 GPU가 필요하다.

가이드에서는 Microsoft의 FaceSynthetics 데이터셋을 활용해 얼굴 랜드마크를 조건으로 하는 모델을 만드는 과정을 예시로 다룬다.