1. 튜토리얼 소개

UNO 프로젝트는 ByteDance의 지능형 창작팀이 2025년 4월에 발표한 AI 이미지 생성 모델입니다. 단일 주제 및 다중 주제 이미지 생성을 모두 지원하고, 여러 작업을 하나의 모델로 통합하며, 강력한 일반화 역량을 보여줍니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.Less-to-More 일반화: 컨텍스트 내 생성을 통한 제어 가능성 향상".

이 프로젝트는 다양한 데이터 형식과 저장 백엔드를 지원하고, 강력한 쿼리 최적화 기능과 유연한 확장성을 갖추고 있으며, 대규모 데이터 분석 시나리오에 적합합니다. UNO는 간단한 API와 풍부한 기능적 특징을 통해 개발자가 효율적인 데이터 처리 프로세스를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하고, 기업과 개발자에게 안정적인 데이터 인프라 지원을 제공하는 데 전념하고 있습니다.

이 튜토리얼에서는 단일 RTX 4090 카드에 대한 리소스를 사용합니다.

👉 이 프로젝트는 다음의 모델을 제공합니다.

• FLUX.1-dev-fp 8: 이것은 텍스트 설명으로부터 이미지를 생성할 수 있는 120억 개의 매개변수를 가진 정류 변압기입니다.

프로젝트 예시

2. 작업 단계

1. 컨테이너 시작 후 API 주소를 클릭하여 웹 인터페이스로 진입합니다.

"모델"이 표시되지 않으면 모델이 초기화되고 있음을 의미합니다. 모델이 크기 때문에 1~2분 정도 기다리신 후 페이지를 새로고침해 주세요.

2. 웹페이지에 접속 후 모델과 대화를 시작할 수 있습니다.

❗️중요 사용 팁:

• 단계 수:  모델의 반복 횟수 또는 추론 과정의 단계 수를 나타내며, 모델이 결과를 생성하는 데 사용하는 최적화 단계 수를 나타냅니다. 일반적으로 단계 수가 많을수록 더 정교한 결과가 나오지만 계산 시간은 늘어날 수 있습니다.
• 안내:  생성 모델에서 조건부 입력(예: 텍스트나 이미지)이 생성된 결과에 미치는 영향의 정도를 제어하는 데 사용됩니다. 높은 지침 값을 사용하면 생성된 결과가 입력 조건과 더 일치하게 되지만, 낮은 값을 사용하면 더 많은 무작위성이 유지됩니다.
• 씨앗:  생성 과정의 무작위성을 제어하는 데 사용되는 난수 시드입니다. 동일한 Seed 값은 동일한 결과를 생성할 수 있습니다(다른 매개변수가 동일하다는 전제 하에). 이는 결과를 재현하는 데 매우 중요합니다.

사용 방법

교류 및 토론

🖌️ 고품질 프로젝트를 발견하시면, 백그라운드에 메시지를 남겨 추천해주세요! 또한, 튜토리얼 교환 그룹도 만들었습니다. 친구들의 QR코드 스캔과 [SD 튜토리얼] 댓글을 통해 그룹에 가입하여 다양한 기술 이슈에 대해 논의하고 신청 결과를 공유해 주시기 바랍니다.↓

인용 정보

Github 사용자에게 감사드립니다 xxxjjjyyy1  이 튜토리얼 제작을 위한 프로젝트 참조 정보는 다음과 같습니다.

@article{wu2025less,
  title={Less-to-More Generalization: Unlocking More Controllability by In-Context Generation},
  author={Wu, Shaojin and Huang, Mengqi and Wu, Wenxu and Cheng, Yufeng and Ding, Fei and He, Qian},
  journal={arXiv preprint arXiv:2504.02160},
  year={2025}
}