Stable Diffusion은 사용자가 입력한 텍스트를 바탕으로 이미지로 출력해내는 생성형 AI 입니다.
당초 그림 그리는 AI로 알려진 미드져니나 Novel AI와는 다르게 오픈소스로 공개되어 있다는 점이 특장점입니다. 세간에 공개된 것은 2022년 8월이고 대체적으로 2023년 1월 즈음부터 본격적으로 사용되었다고 판단됩니다.
바야흐로 大인공지능 시대에 발맞추어 제가 주로 사용하는 생성형 AI에 대해서 주요한 사용법이나 시시각각 변화하는 AI의 세계에 나름대로 대응하기 정리해놓고자 합니다.
22년 8월, 콜로라도 주립박람회 미술대전 디지털 아트 부분에 이 그림이 입상했습니다.
환상적인 분위기가 물씬 풍기는 이 그림의 제목은 '스페이스 오페라 극장' 으로 범인들이 보기엔 평범한 그림일 수 있겠지만, 향후 아주 큰 파장을 몰고 옵니다. 바로 이미지 생성형 AI "미드저니"로 만들어낸 그림이기 때문이죠.
상금이 불과 400달러 밖에 되지 않는 굉장히 작은 규모의 대회였지만, 미술계는 경악할 수 밖에 없었습니다. 문명세계에 처음으로 사람이 아닌 '인공지능'의 힘으로 그려낸 그림이 선택을 받게 된 케이스니까요.
이 이후 미드저니에 대한 관심은 폭증하게 되고 일약 이미지 생성형 AI의 원탑의 지위에 오르게 됩니다. 이용자도 수 없이 몰려 들었구요.
미드저니에 "A low angle shot of a modern YouTube logo design, set against a backdrop of inspirational quotes and motivational imagery, with a sleek and uplifting vibe, illuminated by bright natural daylight, " 라는 프롬프트를 입력하니 이런 그림이 나왔다.
다만 사람들은 어떤 벽 하나에 부딪혔습니다. 미드저니는 어디까지나 '웹 서비스' 였고 많은 사람들에게 그런 서비스를 무상으로 제공 할 수 없었습니다. 계속해서 새로운 서비스를 제공하기 위해서는 자금이 필요했고 모든 사용자들은 처음부터 이미지 생성 횟수가 25회로 제한되어 있었습니다. 물론 더 쓰고 싶다면 돈을 내면 되었지만요.
그리고 정식으로 영리활동을 하기 위한 서비스이다 보니, 갖가지 규율에 얽매일 수 밖에 없었습니다. 때때로 미드저니 이용자들은 프롬프트를 입력하는 과정에서 불필요하고 과도한 규제에 당황하곤 합니다. 내가 입력한 프롬프트가 도덕적으로 어긋난다거나 어떠한 규칙에서 어긋난다는 메시지를 보게 되는 상황에서 말이죠.
chatGPT는 폰허브를 넘지 못했다.
위의 그림과 연결되는 말입니다만, VHS와 블루레이의 활성화에 성인영화가 큰 역할을 했다는 건 공공연한 비밀입니다. 그 만큼 사람의 욕구 충족(?)이란 실로 엄청난 에너지를 지녔다 생각됩니다.
여기서 미드저니가 저 위의 사례들과 다른 점은 무엇일까요? 네, 당신이 생각하고 있는 바로 그겁니다. 사람들은 미드저니가 아주 매력적인 생성형 AI라는 점에는 동의하지만 실질적인 수요들 중 일부가 무시된 점이 있습니다.
그래서 제한없이 마음껏 표현해낼 수 있는 다른 생성형AI로 관심이 집중되게 됩니다.
그것이 바로 Stable Diffusion 입니다.
2022년 8월, AI 스타트업 기업인 Stability.ai 는 루트비히 막시밀리안 대학교 (독일 뮌헨 소재)와의 공동연구를 통해 개발해낸 생성형 AI, Stable Diffusion을 발표하고 소스까지 모두 공개됩니다.
당시 미드저니나 DALL-E, Novel.AI 같은 클라우드 서비스만 존재했던 시점에 자신의 PC, 정확히는 GPU라는 한정된 컴퓨팅 자원만으로도 높은품질의 생성형 AI를 사용할 수 있다는 소식이 알려지자 수많은 사람들이 몰려 들었습니다.
오픈소스이다 보니 github에는 수많은 코드들이 올라왔고 이 중에서 어느 한 베트남인(으로 추정되는) 개발자의 코드들이 주목받기 시작합니다.
github의 걸려있는 Automatic1111의 프로필사진. 베트남의 국부, 호치민의 초상이다.
이 사람의 아이디는 Automatic1111, 바로 Stable Diffusion WebUI의 개발자입니다. 오픈소스로 이루어져 있다 하지만 사실상 코드들의 거대한 덩어리일뿐 이걸 이용해서 그림을 그려내려면 Python은 물론이요 거기에서 파생되는 수많은 AI관련 데이터들을 만질 줄 알아야 합니다. 일반적으로는 손대기 쉽지 않은 물건인 셈이죠.
허나 Automaitc1111의 코드들은 그 높은 성을 박살내버리는 기염을 토합니다. 여전히 쉽진 않지만 그래도 약간의 설명과 이해도만 있다면 어찌저찌 그림 한장 정도는 낑낑대며 만들 수 있는 수준까지 끌고 옵니다.
Automaitc1111의 Stable Diffusion WebUI
그렇게 신호탄이 울려버린 필드위로 수많은 능력자들이 앞다투어 코드 덩어리들을 쏟아 냅니다.
먼저 관심을 가졌던 사람들은 누가누가 더 잘만드나 경쟁하며 화려한 프롬프트 엔지니어링의 향연을 펼칩니다. 그리고 세간의 주목을 서서히 받기 시작하죠. 물론 미드저니, DALL-E 같은 상용 서비스들도 충분한 진보를 이루어냅니다만. 비용을 지불해야만 만날 수 있는 서비스였습니다. Stable Diffusion은 여전히 '무료' 였고 앞으로도 그것은 쭈욱 이어질것 같습니다.
만약 당신의 컴퓨터에 8GB이상의 VRAM을 지닌 그래픽카드가 꽂혀 있다면 Stable Diffusion을 이용해 원하는 이미지를 생성해낼 수 있습니다. 아니 그 이하의 사양이라도 GPU가 아닌 CPU를 사용해 만들 수도 있습니다. 그것조차도 힘들다면 구글 Colab이나 Runpod, Cloudflare 같은 컴퓨팅 서비스에도 이식해서 사용해볼 수 있습니다.
앞으로는 Stable Diffusion이 어떻게 구동되고, 어떤 작업이 가능하며, 아울러 다른 생성형AI들 까지 차근차근 포스팅을 해보도록 하겠습니다. 기나긴 시리즈가 될 것 같지만 그래도 나름대로 가치가 있는 일이 될 것이라 생각합니다.
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