수십 개 속성으로 사실적인 사람 이미지를 생성하는 방법

고객은 나이, 성별, 얼굴 특징, 머리카락 등 수십 가지의 지정된 속성을 기반으로 한 사실적인 사람 이미지 데이터셋을 생성해야 했습니다. 주요 난점은 이렇게 많은 속성을 제어하는 것이었는데, 모든 것을 하나의 프롬프트에 넣으면 충돌이 발생하고 특징이 손실되곤 했습니다. 이 프로젝트는 현재의 생성형 서비스 세대 이전에 Singularis 팀이 수행했습니다. 그들은 DALL-E, Midjourney, 다양한 Stable Diffusion 버전을 비교했고, 고객은 Stable Diffusion 기반의 로컬 솔루션을 선택했습니다. 파이프라인은 여러 접근 방식을 사용했습니다: 기본 이미지용 텍스트-이미지, 속성 추가 또는 변경용 이미지-이미지, 참조 기반 제어용 ControlNet 및 IP 어댑터, 긴 프롬프트용 Compel입니다. 또한 어떤 속성을 함께 설정할 수 있고 어떤 속성을 단계적으로 추가해야 하는지 결정하기 위해 속성 호환성 매트릭스를 만들었습니다. 복잡한 조합을 단계로 나누면 안경 같은 액세서리를 추가하거나 성별을 변경할 때 얼굴 유사성을 유지하는 데 도움이 되었습니다. 또한 예측 가능성을 높이기 위해 각 속성에 대한 키워드 권장 사항도 준비했습니다.