WebUI Forge✨Batch count와 Batch size

Stable Diffusion WebUI Forge에서 Batch count와 Batch size는 이미지 생성 워크플로우를 제어하는 데 사용되는 파라미터입니다. 이 둘을 잘 이해하면 원하는 개수의 이미지를 효율적으로 생성할 수 있습니다.

 

1. Batch size (배치 사이즈)

Batch size는 한 번의 GPU 연산으로 동시에 생성되는 이미지의 개수를 의미합니다.

 

기능

동일한 시드(Seed)로 여러 이미지를 생성할 때 Batch size를 사용하면, 같은 배치 내의 이미지들이 조금 더 유사한 경향을 보이기도 합니다.

 

2. Batch count (배치 카운트)

Batch count는 Batch size로 지정된 묶음(Batch)을 몇 번 반복할 것인지를 의미합니다. 즉, 전체적으로 몇 묶음의 이미지를 생성할지를 결정합니다.

 

기능

다양한 시드(Seed) 값으로 여러 이미지를 생성하고 싶을 때 유용합니다. Batch count가 늘어날 때마다 새로운 시드 값이 적용되어 다양한 결과물을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, Batch size = 4, Batch count = 2로 설정하면, 

첫 번째 시드로 4장 생성
두 번째 시드로 4장 생성
총 8장의 이미지가 생성됩니다.

총 생성 이미지 수 = Batch size × Batch count

예시

Batch size = 1, Batch count = 10: 총 10장 생성 (각각 다른 시드로 1장씩 10번)

Batch size = 5, Batch count = 2: 총 10장 생성 (각각 다른 시드로 5장씩 2번)

 

3. Batch count와 Batch size 사용목적

동일한 이미지를 왜 반복하여 여러장 생성 할까요?

이유는 WebUI Forge의 생성 이미지의 동일성 유지력이 높지 않기 때문입니다.

콘텐츠의 동일성 유지를 위해서 흔히들 컨트롤넷을 사용하기도 합니다. 하지만 이 경우에도 100% 동일성 유지가 되지 않습니다. 때문에 특히 연속성이 있는 콘텐츠의 경우 이러한 동일성 유지를 위해서 같은 설정(프롬프트 등)의 이미지를 3~5장 정도 반복 생산하여 동일성이 유지되는 이미지를 선택적으로 쓰는 방식을 택합니다. 이 경우에 Batch count와 Batch size는 매우 유용한 역할을 합니다.

동일성 유지를 위해서는 아주 구체적인 프롬프트 묘사가 있어야 하지만, 모델의 훈련 정도에 따라 이러한 구체적인 프롬프트를 반영할지에 대한 여부는 불확실 합니다. 사실 이런점은 AI웹툰 제작에서도 극복해야 할 문제 중 한가지 입니다.(현재로선 이부분은 리터칭을 통해 보완하는 것이 대안입니다)