diffusers/docs/source/ko/quicktour.mdx

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# 훑어보기

🧨 Diffusers로 빠르게 시작하고 실행하세요!
이 훑어보기는 여러분이 개발자, 일반사용자 상관없이 시작하는 데 도움을 주며, 추론을 위해 [`DiffusionPipeline`] 사용하는 방법을 보여줍니다.

시작하기에 앞서서, 필요한 모든 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:

```bash
pip install --upgrade diffusers accelerate transformers
```

- [`accelerate`](https://huggingface.co/docs/accelerate/index)은 추론 및 학습을 위한 모델 불러오기 속도를 높입니다.
- [`transformers`](https://huggingface.co/docs/transformers/index)는 [Stable Diffusion](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/overview)과 같이 가장 널리 사용되는 확산 모델을 실행하기 위해 필요합니다.

## DiffusionPipeline

[`DiffusionPipeline`]은 추론을 위해 사전학습된 확산 시스템을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다. 다양한 양식의 많은 작업에 [`DiffusionPipeline`]을 바로 사용할 수 있습니다. 지원되는 작업은 아래의 표를 참고하세요:

| **Task**                     | **Description**                                                                                              | **Pipeline**
|------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------|
| Unconditional Image Generation          | 가우시안 노이즈에서 이미지 생성 | [unconditional_image_generation](./using-diffusers/unconditional_image_generation`) |
| Text-Guided Image Generation | 텍스트 프롬프트로 이미지 생성 | [conditional_image_generation](./using-diffusers/conditional_image_generation) |
| Text-Guided Image-to-Image Translation     | 텍스트 프롬프트에 따라 이미지 조정 | [img2img](./using-diffusers/img2img) |
| Text-Guided Image-Inpainting          | 마스크 및 텍스트 프롬프트가 주어진 이미지의 마스킹된 부분을 채우기 | [inpaint](./using-diffusers/inpaint) |
| Text-Guided Depth-to-Image Translation | 깊이 추정을 통해 구조를 유지하면서 텍스트 프롬프트에 따라 이미지의 일부를 조정 | [depth2image](./using-diffusers/depth2image) |

확산 파이프라인이 다양한 작업에 대해 어떻게 작동하는지는 [**Using Diffusers**](./using-diffusers/overview)를 참고하세요.

예를들어, [`DiffusionPipeline`] 인스턴스를 생성하여 시작하고, 다운로드하려는 파이프라인 체크포인트를 지정합니다.
모든 [Diffusers' checkpoint](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=downloads)에 대해 [`DiffusionPipeline`]을 사용할 수 있습니다.
하지만, 이 가이드에서는 [Stable Diffusion](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion)을 사용하여 text-to-image를 하는데 [`DiffusionPipeline`]을 사용합니다.

[Stable Diffusion](https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion) 기반 모델을 실행하기 전에 [license](https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license)를 주의 깊게 읽으세요.
이는 모델의 향상된 이미지 생성 기능과 이것으로 생성될 수 있는 유해한 콘텐츠 때문입니다. 선택한 Stable Diffusion 모델(*예*: [`runwayml/stable-diffusion-v1-5`](https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5))로 이동하여 라이센스를 읽으세요.

다음과 같이 모델을 로드할 수 있습니다:

```python
>>> from diffusers import DiffusionPipeline

>>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
```

[`DiffusionPipeline`]은 모든 모델링, 토큰화 및 스케줄링 구성요소를 다운로드하고 캐시합니다.
모델은 약 14억개의 매개변수로 구성되어 있으므로 GPU에서 실행하는 것이 좋습니다.
PyTorch에서와 마찬가지로 생성기 객체를 GPU로 옮길 수 있습니다.

```python
>>> pipeline.to("cuda")
```

이제 `pipeline`을 사용할 수 있습니다:

```python
>>> image = pipeline("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
```

출력은 기본적으로 [PIL Image object](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/Image.html?highlight=image#the-image-class)로 래핑됩니다.

다음과 같이 함수를 호출하여 이미지를 저장할 수 있습니다:

```python
>>> image.save("image_of_squirrel_painting.png")
```

**참고**: 다음을 통해 가중치를 다운로드하여 로컬에서 파이프라인을 사용할 수도 있습니다:

```
git lfs install
git clone https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
```

그리고 저장된 가중치를 파이프라인에 불러옵니다.

```python
>>> pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("./stable-diffusion-v1-5")
```

파이프라인 실행은 동일한 모델 아키텍처이므로 위의 코드와 동일합니다.

```python
>>> generator.to("cuda")
>>> image = generator("An image of a squirrel in Picasso style").images[0]
>>> image.save("image_of_squirrel_painting.png")
```

확산 시스템은 각각 장점이 있는 여러 다른 [schedulers](./api/schedulers/overview)와 함께 사용할 수 있습니다. 기본적으로 Stable Diffusion은 `PNDMScheduler`로 실행되지만 다른 스케줄러를 사용하는 방법은 매우 간단합니다. *예* [`EulerDiscreteScheduler`] 스케줄러를 사용하려는 경우, 다음과 같이 사용할 수 있습니다:

```python
>>> from diffusers import EulerDiscreteScheduler

>>> pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")

>>> # change scheduler to Euler
>>> pipeline.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
```

스케줄러 변경 방법에 대한 자세한 내용은 [Using Schedulers](./using-diffusers/schedulers) 가이드를 참고하세요.

[Stability AI's](https://stability.ai/)의 Stable Diffusion 모델은 인상적인 이미지 생성 모델이며 텍스트에서 이미지를 생성하는 것보다 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 우리는 Stable Diffusion만을 위한 전체 문서 페이지를 제공합니다 [link](./conceptual/stable_diffusion).

만약 더 적은 메모리, 더 높은 추론 속도, Mac과 같은 특정 하드웨어 또는 ONNX 런타임에서 실행되도록 Stable Diffusion을 최적화하는 방법을 알고 싶다면 최적화 페이지를 살펴보세요:

- [Optimized PyTorch on GPU](./optimization/fp16)
- [Mac OS with PyTorch](./optimization/mps)
- [ONNX](./optimization/onnx)
- [OpenVINO](./optimization/open_vino)

확산 모델을 미세조정하거나 학습시키려면, [**training section**](./training/overview)을 살펴보세요.

마지막으로, 생성된 이미지를 공개적으로 배포할 때 신중을 기해 주세요 🤗.