『AI 그림』을 실사화하는 법! 스테이블 디퓨전으로 새로운 느낌을 추가해봐 😎💻

안녕하세요! 오늘은 AI 그림 실사화 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 사용법에 대해 알아보려고 해요

이 기술은 인공지능을 활용하여 그림을 사진처럼 실사화하는 것으로, 최근 많은 이들의 관심을 받고 있어요. 먼저, Stable Diffusion은 무엇일까요? 이는 이미지를 부드럽게 만들어주는 필터링 방법 중 하나로, 주로 이미지 잡음 제거나 경계선 강조 등에 사용됩니다

그리고 AI 그림 실사화에서도 Stable Diffusion을 적용하여 부드러운 효과를 내기 때문에 굉장히 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 Stable Diffusion을 어떻게 사용할 수 있을까요? 우선 가장 기본적인 방법인 Python 코드를 작성하는 방법부터 시작해보겠습니다. ```python import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('image.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Gaussian Noise Reduction denoised_img = cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),0) # Edge Detection using Canny Algorithm edges = cv2.Canny(denoised_img,100,200) # Applying Stable Diffusion Filter stabilized_image = cv2.ximgproc.anisotropicDiffusion(edges, alpha=0.1, K=10) cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Stabilized Image', stabilized_image) cv2.waitKey(0) ``` 위 코드에서는 먼저 이미지를 읽어와서 그레이스케일로 변환한 후 가우시안 필터링을 적용하여 잡음을 제거합니다

그리고 Canny 알고리즘을 사용하여 엣지 검출을 수행하고 Stable Diffusion 필터를 적용합니다. 하지만 이 방법은 Python에 대한 기본적인 지식이 있어야 하며, OpenCV와 ximgproc 라이브러리도 설치해야 합니다

따라서 이 방법이 어렵다면 다른 간단한 온라인 도구들도 많이 있습니다. 예를 들어, DeepArt.io나 Prisma 등의 웹사이트에서는 AI 그림 실사화 서비스를 제공하며, 사용자가 업로드한 이미지에 대해 자동으로 실사화 효과를 적용해줍니다. AI 그림 실사화 스테이블 디퓨전은 정말 멋진 기술입니다

여러분도 한번 시도해보세요! 😊