저번 포스팅에 이어서 이번 포스팅에서는 Generation 옵션에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
※ 참고로 아래 예시 이미지들은 Illustrious XL 모델로 생성한 이미지입니다.
🛠️ Generation 옵션
이미지 생성 시에는 프롬프트 외에도 Generation 옵션 값이 결과물에 큰 영향을 끼칩니다.
특히 Sampling Method와 CFG Scale, Sampling Steps는 이미지의 품질과 스타일을 좌우하는 핵심 요소입니다.
아래에서는 각 옵션별 특징을 하나씩 설명하겠습니다.
🎲 Sampling Method (샘플링 방법)
Sampling Method란 노이즈를 제거하면서 이미지를 점진적으로 완성해가는 방식을 의미합니다.
즉, 어떤 알고리즘으로 노이즈를 줄여나갈지를 결정하는 것입니다.
대표적으로 사용하는 샘플러들로는 아래와 같습니다.
- Euler / Euler a
- 빠르고 기본적인 전통적 알고리즘. 이미지가 대체로 깔끔하고 부드러운 느낌으로 생성
- `a (ancestral)`가 붙은 경우, 각 단계마다 무작위성을 더해 보다 다양한 결과를 만들어냅니다.
- DPM++ 2M
- 디테일 유지력이 뛰어나며 가장 일반적으로 많이 사용되는 샘플러.
- 균형 잡힌 결과를 제공하지만, 모델에 따라 권장되지 않을 수도 있습니다.
- DPM++ SDE / 2M SDE / 2S
- 디테일을 보다 명확하게 구현하고 싶을 때 사용.
- 특히 SDE는 리얼한 디테일 구현에 강하지만, 시간 소요가 더 많습니다.
💡2M / SDE / 2M SDE / 2S 이미지 및 시간 비교
RTX 5070ti 16GB, Illustrious XL (asianRealismByStable_v20FP16 체크포인트 모델), GPU Weight (MB) : 11000 사용, CFG : 7, Steps : 30, Hires. fix(1.4배, CFG 7, teps 15, denoising strength 0.4), adetailer 사용
- DPM++ 2M : 26.2초
- DPM++ SDE : 43.5초
- DPM++ 2M SDE : 27초
- DPM++ 2S a : 42초
📈 Schedule Type (스케줄 유형)
스케줄은 노이즈 감소 강도를 각 스텝별로 어떻게 분포시킬지 결정합니다.
WebUI Forge에서는 보통 `Automatic`을 선택하면 샘플러에 맞는 최적의 타입이 적용되므로 별도로 수정할 필요는 없습니다.
⚖️ CFG Scale (프롬프트 정확도)
프롬프트를 얼마나 강하게 반영할지를 정하는 값입니다.
- 낮게 설정(5 이하) → 모델이 자유롭게 이미지를 생성, 창의적이나 원하는 결과와 어긋날 수 있음.
- 보통(6~8) → 프롬프트를 적절히 반영하며 안정적인 결과.
- 높게 설정(9 이상) → 프롬프트 강제력이 커져 디테일은 뚜렷하지만, 부자연스럽거나 깨진 이미지가 나올 수 있음.
⚠️ 과거에는 CFG 값에 따라 결과의 차이가 뚜렷했는데, 요새 모델들이 발전이 많이 되어서 2나 7 또는 그 이상의 값으로 설정해도 큰 차이가 없습니다. 높을수록 정교한 이미지를 얻을 수 있어서 차라리 10이상의 높은 값을 사용해도 상관없습니다. (모델에 따라 차이는 있을 수 있습니다)
⚠️ CFG 값에 따른 시간 차이는 거의 없습니다. 다만 그래픽카드 성능에 따라 다소 차이가 날 수는 있습니다. 예전에는 이런 CFG값을 높게쓰면 이미지가 깨지는 현상때문에 확장기능 중 `Dynamic Thresholding`을 사용하였는데, 이제는 필요가 없습니다.
💡CFG / Hires CFG 모두 7로 설정한 이미지와 25로 설정한 이미지 비교. (DPM++ 2M 샘플러로 둘 다 25초가량 소요)
⏳ Sampling Steps (샘플링 단계)
모델이 노이즈를 제거하며 이미지를 완성해 나가는 반복 횟수입니다.
- 많을수록 → 디테일이 정교해짐
- 너무 많으면 → 큰 차이 없이 시간만 길어짐
보통 20~30 스텝을 권장하며, 빠른 테스트 시에는 10~20 스텝을 활용하기도 합니다.
🖼️ Width / Height (이미지 크기)
이미지의 가로·세로 크기를 지정합니다.
- SD1.5: 512×512, 512×768 기본
- SDXL 계열: 1024×1024 기본
- 인물(세로 중심): 832×1216, 896×1152, 768×1024
- 풍경/배경(가로 중심): 1152×640, 1216×704, 1344×768
⚠️ VRAM 용량이 작은 환경에서 너무 큰 해상도를 지정하면 메모리 오버플로우로 품질 저하나 오류가 발생할 수 있습니다. 따라서 위와 같은 권장 크기를 사용하시길 추천드립니다.
또한 편의를 위해 확장 기능을 설치하면 버튼 클릭만으로 손쉽게 해상도와 종횡비를 지정할 수 있습니다.
🔗 확장기능 링크 : https://github.com/LEv145/--sd-webui-ar-plus
GitHub - LEv145/--sd-webui-ar-plus: Select img aspect ratio from presets in sd-webui
Select img aspect ratio from presets in sd-webui. Contribute to LEv145/--sd-webui-ar-plus development by creating an account on GitHub.
github.com
💡확장기능 설치법
- [Extensions] - [Install from URL] 메뉴 이동
- 첫 번째 입력칸에 링크를 붙여넣고 아래 Install 버튼 클릭하여 설치
- WebUI를 종료했다가 다시 실행 or [Settings] 메뉴에서 Reload 클릭하여 추가한 확장기능 확인 가능.
📂 Batch Count / Size, Seed
- Batch Count / Size: 몇 장의 이미지를 동시에 생성할지 결정.
- Seed: 이미지 랜덤 시드를 고정 또는 무작위로 적용.
👉 자세한 설명은 이전 포스팅을 참고하시기 바랍니다.
🔗내 PC에서 AI 이미지 만들기: 3. WebUI Forge로 이미지 생성하기
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이전 포스팅을 통해 Stability Matrix 설치 및 WebUI Forge 설정, 그리고 모델 다운로드까지 진행해보았습니다. 이제 본격적으로 AI 이미지를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다. 혹시 아직 설치와 초기 세
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🔍 Hires. fix (고해상도 보정)
Hires. fix는 저해상도 이미지를 먼저 생성한 뒤, 업스케일러를 통해 고해상도로 확장하며 디테일을 보강하는 기능입니다.
- Upscale by: 확대 배율 설정 (보통 1.5~2배)
- Hires Steps: 업스케일 과정의 샘플링 횟수 (기본 Steps의 절반 이하 사용 권장. 0을 입력하면 기본 Steps값 그대로 적용)
- Denoising Strength: 원본을 얼마나 보존할지 (0.3~0.6 = 보존 위주, 0.7 이상 = 구도 변경 가능)
📌 자주 쓰는 업스케일러 : R-ESRGAN 4x+ (Anime6B) → 디테일 강화에 가장 많이 활용
이번 포스팅에서는 Generation 옵션을 중심으로 샘플러, CFG, 스텝, 해상도, Hires. fix 등 핵심 기능들을 살펴보았습니다.
다음 글에서는 확장기능과 Script 기능을 통해 WebUI를 더욱 효율적으로 활용하는 방법을 소개해드리겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다 🙏