Stable Diffusion XL Online - 무료 SDXL 생성기

SDXL로 Stable Diffusion의 차세대를 경험하세요. 더 풍부한 색상, 더 나은 장면 구성 및 더 정확한 텍스트 렌더링으로 더 크고 선명한 이미지를 생성하세요. 모두 브라우저에서 완전히 무료로.

출력 갤러리

초고속 AI 창작물이 여기에 즉시 나타납니다

즉시 생성 준비 완료

프롬프트를 입력하고 파워를 발휘하세요

SDXL을 선택하는 이유

2단계 아키텍처는 Stable Diffusion 1.5보다 높은 충실도를 제공합니다.
보다 자연스러운 조명과 깊이로 개선된 프롬프트 이해.
더 큰 1024×1024 네이티브 해상도는 미세한 질감과 타이포그래피를 유지합니다.

빠르게 시작하기

상세한 프롬프트를 입력하고 생성을 클릭하세요. 코드나 설치가 필요 없습니다.
동일한 인터페이스에서 SDXL과 다른 모델 간에 전환하세요.
영감을 얻으려면 프롬프트 라이브러리를 사용하세요.

수요로 인해 짧은 처리 대기열이 발생할 수 있습니다. 생성이 시간 초과되면 단순히 재시도하세요. 프롬프트는 다음 요청에 사용할 수 있도록 유지됩니다.

SDXL이 빛나는 곳

프리미엄 제품 렌더

사실적인 반사 및 스튜디오 조명으로 전자상거래, 광고 및 패키징을 위한 히어로 샷을 생성하세요.

영화적 스토리텔링

복잡한 조명과 깊이를 포착하는 세계 수준의 컨셉 아트, 매트 페인팅 및 스토리보드를 구축하세요.

브랜드 및 타이포그래피 작업

SDXL은 로고 및 디스플레이 텍스트의 가독성을 향상시켜 브랜드화된 소셜 자산에 완벽합니다.

빠른 프롬프팅 팁

프롬프트를 40-80단어 사이로 유지하세요. SDXL은 일관성을 잃지 않으면서 설명적인 언어로 번성합니다.
초점과 원근감을 제어하려면 카메라 및 렌즈 용어(예: "35mm, 보케, f/1.4")를 포함하세요.
선명한 출력을 위해 "흐림, 워터마크, 낮은 디테일"과 같은 네거티브 프롬프트를 7에서 9 사이의 가이던스 스케일과 함께 사용하세요.

SDXL에 대한 자주 묻는 질문

Stable Diffusion XL (SDXL)이란 무엇인가요?: Stable Diffusion XL (SDXL)은 2023년 7월에 출시된 고급 텍스트-이미지 AI 모델로, 1024x1024 해상도의 고품질 이미지를 생성합니다. SDXL은 35억 개의 매개변수를 가진 기본 모델로, 이전 Stable Diffusion 버전에 비해 크게 향상된 이미지 품질, 더 나은 프롬프트 이해력, 그리고 향상된 사실성을 제공합니다. AI 이미지 생성 기술의 주요 도약을 나타냅니다.
SD 1.5에 비해 SDXL의 주요 개선사항은 무엇인가요?: SDXL은 SD 1.5에 비해 여러 주요 개선사항을 제공합니다: SD 1.5의 8억 9천만 개에 비해 3배 더 큰 35억 개의 매개변수를 가진 UNet 백본, 더 나은 프롬프트 이해를 위한 이중 텍스트 인코더, 네이티브 1024x1024 해상도 출력, 향상된 사실성과 디테일, 손과 해부학적 구조의 더 나은 처리, 이미지 내 향상된 텍스트 생성, 그리고 광범위한 키워드 나열 없이 간단한 프롬프트로 고품질 이미지를 생성할 수 있는 능력을 제공합니다.
SDXL의 이중 텍스트 인코더 시스템은 어떻게 작동하나요?: SDXL은 두 개의 CLIP 텍스트 인코더를 함께 사용하며, 여기에는 지금까지 훈련된 가장 큰 OpenCLIP 모델 중 하나인 OpenCLIP ViT-G/14가 포함됩니다. 이 이중 인코더 시스템은 더 큰 교차 주의(cross-attention) 컨텍스트를 제공하고 모델의 복잡한 텍스트 프롬프트를 더 정확하게 이해하고 해석하는 능력을 크게 향상시킵니다. 이중 텍스트 인코더를 통해 SDXL은 미묘한 설명을 더 잘 포착하고 사용자 의도에 더 충실하게 일치하는 이미지를 생성할 수 있습니다.
SDXL Turbo와 SDXL Base의 차이점은 무엇인가요?: SDXL Turbo는 적대적 확산 증류(Adversarial Diffusion Distillation, ADD)를 사용하여 속도를 최적화한 SDXL 1.0의 증류 버전입니다. 주요 차이점: SDXL Turbo는 기본 SDXL의 25-50단계에 비해 1-4단계에서 이미지를 생성하고, 기본 SDXL이 1024x1024를 목표로 하는 반면 512x512 이미지를 최적으로 생성하며, 최신 GPU에서 1초 미만으로 이미지를 생성하고, 가이던스 스케일이나 네거티브 프롬프트를 사용하지 않습니다. SDXL Turbo는 일부 품질과 해상도를 극적으로 빠른 생성 속도와 교환합니다.
SDXL은 어떤 이미지 해상도와 품질을 생성하나요?: SDXL은 네이티브 1024x1024 해상도로 이미지를 생성하며, 이는 SD 1.5의 512x512 해상도에서 크게 향상된 것입니다. 이 모델은 향상된 색상 정확도, 더 나은 구성, 향상된 질감, 그리고 복잡한 장면의 우수한 처리를 통해 매우 세밀하고 사실적인 이미지를 생성합니다. SDXL은 여러 종횡비로 훈련되어 사실주의에서 예술적 해석에 이르기까지 다양한 스타일에서 탁월한 품질을 유지하면서 다양한 이미지 구성에 다재다능합니다.
SDXL 실행을 위한 하드웨어 요구사항은 무엇인가요?: SDXL은 이전 Stable Diffusion 버전보다 더 강력한 하드웨어가 필요합니다. 최소: 8GB VRAM GPU (RTX 20XX 시리즈 또는 동급). 권장: 리파이너 모델과 함께 편안한 사용을 위한 12GB VRAM, 약 20초 내에 1024x1024 이미지 생성. 최적: 배치 생성 및 더 빠른 처리를 위한 16GB+ VRAM. 파인튜닝 및 LoRA 훈련: 24GB VRAM 권장. 낮은 VRAM 설정(4-6GB)은 ComfyUI 및 Tiled VAE와 같은 최적화로 작동할 수 있지만 더 느린 생성 시간이 예상됩니다.
SDXL 프롬프트 작성의 모범 사례는 무엇인가요?: SDXL은 자연어 설명에 뛰어나므로 원하는 이미지에 대해 구체적이고 상세하게 작성하세요. 주요 관행: 주제를 명확하게 설명하고 중요한 요소를 프롬프트 초반에 배치하고, 서로 다른 개념에 쉼표 구분을 사용하고, 스타일 사양 및 분위기 설명자를 포함하고, 사실성을 위해 조명 및 구성과 같은 기술적 세부사항을 추가하고, 사실적인 이미지를 위해 사진 용어(피사계 심도, 카메라 각도)를 활용하고, 네거티브 프롬프트를 최소화하고(SDXL은 네거티브 프롬프트가 덜 필요함), SDXL이 키워드 강조에 더 민감하므로 가중치 조정을 신중하게 사용하세요.
SDXL은 파인튜닝 및 LoRA 훈련을 지원하나요?: 예, SDXL은 LoRA (Low-Rank Adaptation), DreamBooth, 그리고 Textual Inversion을 포함한 파인튜닝 방법을 완벽하게 지원합니다. SDXL용 LoRA 훈련은 효율적이며, 적절한 하드웨어에서 5-6개의 이미지와 10-15분의 훈련 시간만 필요합니다. SDXL용 LoRA 모델은 일반적으로 2MB-500MB 크기로 공유 및 사용이 쉽습니다. Hugging Face Diffusers, Replicate, AutoTrain Advance와 같은 여러 플랫폼이 SDXL 파인튜닝을 위한 도구를 제공하여 개인화된 이미지 생성 및 맞춤 스타일 생성을 가능하게 합니다.
SDXL Refiner 모델은 무엇이며 언제 사용해야 하나요?: SDXL Refiner는 이미지 품질을 향상시키고 세밀한 디테일을 추가하기 위한 최종 디노이징 단계를 위해 설계된 특수 모델입니다. 기본 모델의 노이즈가 있는 잠재 변수를 처리하여 더 높은 충실도의 결과를 생성합니다. 리파이너를 두 가지 방법으로 사용하세요: 전문가 디노이저 앙상블(더 빠름, 기본 및 리파이너가 함께 작동) 또는 순차 개선(기본이 완전한 이미지를 생성한 다음 리파이너가 향상). 모범 사례: 낮은 리파이너 강도를 사용하고, 노이즈가 있는 이미지에 적용하고, 스타일이 충돌할 수 있으므로 파인튜닝된 모델과 함께 사용하지 마세요.
SDXL을 상업적 목적으로 사용할 수 있나요?: 예, SDXL 1.0 Base는 Stability AI Community License에 따라 상업적 사용이 가능합니다. 연간 수익이 100만 달러 미만인 경우 SDXL을 상업적 제품 및 서비스에 무료로 사용할 수 있습니다. 연간 수익이 100만 달러를 초과하는 조직은 Stability AI로부터 Enterprise 라이선스를 취득해야 합니다. SDXL로 생성된 이미지는 이러한 라이선스 조건 내에서 상업적으로 사용할 수 있습니다. 참고: SDXL Turbo는 더 제한적인 비상업적 연구 라이선스를 가지고 있습니다.
SDXL은 Stable Diffusion 3 (SD3)와 어떻게 비교되나요?: SD3는 새로운 확산 트랜스포머 아키텍처를 사용하는 반면 SDXL은 향상된 UNet 아키텍처를 사용합니다. SD3는 일반적으로 더 나은 프롬프트 준수, 더 복잡한 디테일, 그리고 이미지 내 우수한 텍스트 생성을 제공합니다. 그러나 SDXL은 비용 효율성(실행 비용이 10배 저렴), 수천 개의 LoRA 및 커스텀 모델을 갖춘 성숙한 생태계, 파인튜닝 후 예술적 스타일에 대한 탁월한 결과, 그리고 더 나은 색상 그라데이션 및 미묘한 블렌드와 같은 장점으로 여전히 매우 경쟁력이 있습니다. 대부분의 실용적인 애플리케이션에서 SDXL은 품질과 효율성의 탁월한 균형을 제공합니다.
SDXL의 전문가 앙상블 아키텍처는 무엇인가요?: SDXL은 두 개의 특수 모델이 함께 작동하는 전문가 앙상블 파이프라인을 사용합니다. 기본 모델은 상세한 구성과 구조로 초기 잠재 이미지를 생성한 다음, 리파이너 모델이 이러한 잠재 변수를 최종 디노이징 단계를 통해 처리하여 시각적 충실도를 향상시키고 세밀한 디테일을 추가합니다. 이 2단계 접근 방식은 각 모델이 이미지 생성의 다양한 측면을 전문화할 수 있게 하여 효율성을 유지하면서 단일 모델 접근 방식보다 높은 품질의 출력을 생성합니다.
SDXL 이미지 생성 속도는 얼마나 빠른가요?: SDXL 생성 속도는 하드웨어 및 설정에 따라 다릅니다. 권장 하드웨어(12GB VRAM)에서 리파이너를 사용한 1024x1024 이미지당 약 20초가 소요됩니다. 16GB+ VRAM을 사용하면 특히 배치 처리에서 생성이 더 빠를 수 있습니다. 24GB VRAM GPU에서는 단일 이미지가 몇 초 만에 생성됩니다. SDXL Turbo 변형은 고급 GPU에서 1초 미만으로 512x512 이미지를 생성합니다(A100에서 207ms). 낮은 VRAM 구성(8GB 이하)은 사용된 최적화에 따라 이미지당 몇 분이 걸릴 수 있습니다.
SDXL은 어떤 훈련 데이터로 훈련되었나요?: SDXL은 관련 텍스트 설명이 포함된 고해상도 이미지를 포함하는 대규모 데이터셋으로 훈련되었습니다. 구체적인 데이터셋 세부사항은 다양하지만, SDXL은 다중 종횡비 훈련으로 개선된 훈련 기법을 활용하여 다양한 이미지 구성을 자연스럽게 처리할 수 있게 합니다. 이 모델은 SD 1.5에 비해 훨씬 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터로 훈련되어 복잡한 프롬프트에 대한 향상된 이해, 향상된 사실성, 그리고 인체 해부학 및 텍스트 렌더링과 같은 어려운 개념의 더 나은 처리에 기여했습니다.
SDXL은 이미지 내에서 텍스트를 생성할 수 있나요?: 예, SDXL은 이전 Stable Diffusion 버전에 비해 텍스트 생성 기능이 크게 향상되었습니다. 완벽하지는 않지만 SDXL은 SD 1.5보다 더 안정적으로 이미지 내에서 읽을 수 있는 텍스트를 렌더링할 수 있습니다. 텍스트를 생성할 때 최상의 결과를 얻으려면 프롬프트에서 텍스트 내용에 대해 구체적으로 설명하고, 원하는 텍스트 주위에 따옴표를 사용하고, 관련이 있다면 스타일이나 글꼴을 언급하고, 배치를 지정하세요. 복잡하거나 매우 긴 텍스트 문자열은 여전히 문제를 일으킬 수 있지만, SDXL은 AI 텍스트 렌더링 기능에서 주요 발전을 나타냅니다.