EasyControl: 인물 사진을 지브리 스타일의 이미지로 변환하는 무료 도구

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일반 소개

이지컨트롤은 디퓨전 트랜스포머(DiT) 아키텍처를 기반으로 효율적이고 유연한 이미지 생성 제어 기능을 제공하는 오픈소스 프로젝트입니다. 그 중 '지브리 컨트롤 LoRA'는 100명의 아시아인 얼굴과 GPT-4o로 생성된 지브리 스타일 이미지만으로 학습하여 얼굴 특징을 보존하면서 실제 인물 사진을 지브리 애니메이션 스타일로 변환할 수 있는 기능 중 하나로, 이지컨트롤은 가장자리, 깊이, 포즈 등 다양한 조건부 입력을 지원하며 지브리 모델은 지브리 모델은 스타일화된 세대의 하이라이트입니다. 이 프로젝트는 연구 목적으로만 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 2025년 4월 3일 기준 최신 업데이트에는 지브리 스타일 모델과 온라인 데모가 포함되어 있습니다.

무료 체험: https://huggingface.co/spaces/jamesliu1217/EasyControl_Ghibli

기능 목록

초상화를 지브리 스타일로 변환: 실제 얼굴 이미지를 입력하여 지브리 애니메이션 스타일의 이미지를 생성합니다.
얼굴 특징 보존: 100개의 동양인 얼굴을 기반으로 학습하여 변환 후 디테일이 왜곡되지 않도록 보장합니다.
가장자리(캐니), 깊이(뎁스), 포즈(포즈) 등 다양한 조건부 컨트롤을 지원합니다.
유연한 해상도 출력: 높이와 너비가 다른 이미지 생성을 지원합니다.
효율적인 생성: 인과 관계 주의 메커니즘과 KV 캐시 기술을 결합하여 추론 속도를 높입니다.
플러그 앤 플레이 모듈: Ghibli LoRA는 다음과 같은 DiT 모델과 함께 사용할 수 있습니다. FLUX.1-dev)가 원활하게 통합되었습니다.

도움말 사용

EasyControl은 기술적인 배경 지식이 있는 사용자, 특히 연구원과 크리에이티브 작업자에게 적합합니다. 다음은 지브리 기능의 설치 및 사용에 대한 자세한 가이드입니다.

설치 프로세스

환경 준비하기
Python 3.10 및 CUDA를 지원하는 PyTorch가 필요합니다. Conda 환경을 만듭니다:

conda create -n easycontrol python=3.10
conda activate easycontrol

클론 창고
EasyControl 프로젝트를 다운로드하세요:

git clone https://github.com/Xiaojiu-z/EasyControl.git
cd EasyControl

종속성 설치
필요한 라이브러리를 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

GPU 사용자는 PyTorch가 CUDA를 지원하는지 확인해야 합니다.

지브리 모델 다운로드
포옹하는 얼굴에서 지브리 로라를 받으세요:

from huggingface_hub import hf_hub_download
hf_hub_download(repo_id="Xiaojiu-Z/EasyControl", filename="models/Ghibli.safetensors", local_dir="./")

액세스할 수 없는 경우 미러 사이트를 사용할 수 있습니다:

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download --resume-download Xiaojiu-Z/EasyControl --local-dir checkpoints

설치 확인
테스트 스크립트를 실행합니다:

python demo.py

이미지가 생성되면 설치가 성공한 것입니다.

주요 기능

1. 지브리 스타일 이미지 생성하기

절차
모델을 초기화하고 Ghibli LoRA를 로드합니다:

import torch
from PIL import Image
from src.pipeline import FluxPipeline
from src.lora_helper import set_single_lora
device = "cuda"
base_path = "FLUX.1-dev"  # 基础模型路径
pipe = FluxPipeline.from_pretrained(base_path, torch_dtype=torch.bfloat16).to(device)
set_single_lora(pipe.transformer, "models/Ghibli.safetensors", lora_weights=[1], cond_size=512)
prompt = "Ghibli Studio style, Charming hand-drawn anime-style illustration"
subject_image = Image.open("test_imgs/portrait.png").convert("RGB")
image = pipe(
prompt,
height=1024,
width=1024,
guidance_scale=3.5,
num_inference_steps=25,
subject_images=[subject_image],
cond_size=512,
generator=torch.Generator("cpu").manual_seed(1)
).images[0]
image.save("output/ghibli_result.png")

결국
지브리 스타일 이미지 내보내기, 다음 위치에 저장 output/ghibli_result.png.

2. 온라인 데모 사용

절차
허깅 페이스 공간(https://huggingface.co/spaces/jamesliu1217/EasyControl_Ghibli)을 방문하세요:
1. 인물 이미지를 업로드합니다.
2. 프롬프트 단어를 입력합니다:Ghibli Studio style, Charming hand-drawn anime-style illustration.
3. 높이와 너비를 설정합니다(하드웨어에 따라 제한됨, 기본값 256x256, 고해상도에는 로컬 작업이 필요함).
4. '이미지 생성'을 클릭하고 20~40초간 기다립니다.
결국
저해상도 지브리 스타일의 이미지를 생성합니다.

주요 기능 작동

고해상도 생성

절차
로컬 런타임에서 높이 및 너비 매개 변수를 수정합니다:
```
image = pipe(prompt, height=1024, width=1024, ...)
```
다음 사항에 유의하십시오.
최소 12GB의 GPU 메모리가 필요하며, 그렇지 않으면 실패할 수 있습니다.

캐시 지우기

절차
각 세대마다 캐시를 지웁니다:

def clear_cache(transformer):
for name, attn_processor in transformer.attn_processors.items():
attn_processor.bank_kv.clear()
clear_cache(pipe.transformer)

팁 및 유용한 정보

프롬프트에는 다음이 포함되어야 합니다. Ghibli Studio style, Charming hand-drawn anime-style illustration 를 클릭하여 스타일을 트리거합니다.
입력 이미지는 해상도 512x512 이상의 선명한 인물 사진을 사용하는 것이 좋습니다.
온라인 데모는 하드웨어의 제한으로 인해 저해상도(256x256)만 지원합니다.

애플리케이션 시나리오

애니메이션 캐릭터 디자인
실제 인물 사진을 지브리 스타일로 변환하여 애니메이션 캐릭터 프로토타입을 빠르게 생성할 수 있습니다.
예술
아티스트가 지브리 모델을 사용하여 손으로 그린 스타일의 일러스트를 제작하여 효율성을 높입니다.
교육 연구
연구원이 양식화된 생성에 조건부 제어를 적용하는 방법을 살펴봅니다.

QA

온라인에서 생성되는 해상도가 낮은 이유는 무엇인가요?
온라인 데모는 하드웨어가 제한되어 256x256만 지원하며, 1024x1024 이미지를 생성하려면 로컬에서 실행해야 합니다.
생성된 이미지가 지브리 스타일처럼 보이지 않는다면 어떻게 해야 하나요?
프롬프트에 트리거 단어가 포함되어 있는지 확인하거나 입력 이미지가 선명한지 확인합니다.
세로 입력이 아닌 입력을 지원하나요?
예, 하지만 기블리 모델은 얼굴에 최적화되어 있어 다른 입력에서는 잘 작동하지 않을 수 있습니다.