🛠 1. Stable Diffusion Automatic1111 (A1111)
✅ **Automatic1111(A1111)**는 특정 모델이 아니라 **Stable Diffusion을 실행하는 인터페이스(웹 UI)**야.
✅ 기능: 다양한 모델을 로드할 수 있고, 텍스트 프롬프트, 이미지-투-이미지 변환, 컨트롤넷, LoRA 등을 사용할 수 있음.
✅ 사용자 친화적: 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록 웹 인터페이스 제공.
✅ 모델 호환성: SD 1.5, SDXL, SD 포지 등 다양한 모델을 실행할 수 있음.
🔹 결론: A1111은 **Stable Diffusion을 실행하는 도구(인터페이스)**이고, 특정 모델이 아님! 원하는 모델을 A1111에서 실행하면 됨.
🎨 2. Stable Diffusion 1.5 (SD 1.5)
✅ Stable Diffusion 1.5는 오리지널 Stable Diffusion 모델 중 하나야.
✅ 해상도: 기본적으로 512x512 해상도로 학습됨.
✅ 속도: 빠르고 가벼워서 저사양 PC에서도 실행 가능.
✅ 품질: 디테일이 다소 부족할 수 있고, 손/얼굴 오류가 자주 발생함.
✅ 확장성: 다양한 LoRA, 컨트롤넷 등을 활용해 개선 가능.
🔹 결론: SD 1.5는 기본적인 Stable Diffusion 모델로, 가볍고 빠르지만 품질이 SDXL(포지)보다 낮음.
🚀 3. Stable Diffusion XL (SDXL) vs. Stable Diffusion 포지 (Forge)
✅ **Stable Diffusion XL (SDXL)**는 최신 버전의 Stable Diffusion으로 해상도와 디테일이 크게 개선됨.
✅ **Stable Diffusion 포지(Forge)**는 SDXL을 기반으로 성능을 더욱 최적화한 커스텀 모델이야.
✅ 해상도: 기본적으로 1024x1024 해상도에서 학습됨 (SD 1.5보다 훨씬 큼).
✅ 이미지 품질: 손/얼굴 표현이 더 자연스럽고 디테일이 풍부함.
✅ 자연스러운 프롬프트 해석: SD 1.5보다 프롬프트를 더 정밀하게 이해함.
✅ 단점: 더 높은 VRAM이 필요해서 고사양 GPU가 있어야 원활하게 실행됨.
🔹 결론: SDXL은 SD 1.5보다 해상도와 품질이 뛰어나지만, 더 무거움. 포지(Forge)는 SDXL을 기반으로 개선된 모델.
✅ 최종 정리
SD 1.5 | 512x512 | 중간 | 빠름 | 낮음 (8GB 가능) |
SDXL (포함 포지) | 1024x1024 | 높음 | 느림 | 높음 (12GB 이상 추천) |
Automatic1111 | N/A | N/A | N/A | 모델에 따라 다름 |
✔ 가벼운 작업 → SD 1.5
✔ 고품질 생성 → SDXL 또는 SD 포지
✔ 인터페이스로 여러 모델을 실행 → Automatic1111
오리지널 쓰고 있었는데 일단 automatic1111로 넘어와봤음 좀더하다가 이제 sdxl포지로 넘어갈듯
🔹 2. 파일 삭제 (선택 사항)
Stable Diffusion은 모델 파일과 Python이 필요했을 거야. 이 파일들도 삭제할 수 있어.
✅ Python 삭제 (Automatic1111을 사용했다면 설치했을 가능성 있음)
- Win + R 키를 눌러서 "앱 및 기능" (설정 → 프로그램 제거) 열기
- "Python 3.10" 또는 설치한 버전을 찾아 제거
✅ Git 삭제 (Git을 사용해 설치한 경우만)
- 위와 동일한 방법으로 "Git for Windows" 제거
✅ 남아 있는 모델 파일 삭제 (선택 사항)
Stable Diffusion을 실행했던 폴더 안에 /models/Stable-diffusion/ 폴더가 있을 거야.
이 폴더 안에 .safetensors 또는 .ckpt 파일이 있는데, 이 파일들도 삭제하면 모델 데이터까지 완전히 제거돼!
🔹 3. (선택 사항) 환경 변수 정리
Python이나 Git을 삭제했는데도 명령 프롬프트에서 관련 명령어가 실행된다면, 환경 변수를 정리해야 할 수도 있어.
- Win + R → sysdm.cpl 입력 → "고급" 탭 → "환경 변수" 클릭
- "Path" 값을 확인하고, Python이나 Git 관련 경로가 있다면 삭제
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