Steps! 진화 과정의 단계 수

 

Steps는

초기 노이즈를 점차 제거하며 이미지를 만들어가는 “진화 과정의 단계 수” 즉, AI가 그림을 완성하기까지 몇 번에 나눠 그릴 거냐는 거야.
어떻게 작동하냐구?  Stable Diffusion은 처음에  무작위 노이즈(= seed)로 시작해. 그걸 점점 덜어내면서 그림을 완성해가는데,
그 “덜어내는 과정”을 몇 단계(Steps)에 걸쳐 하느냐가 바로 Steps야.

 

Seed란 무엇인가.

 

Steps = 10 → 10번만에 결과 도출 (빠름, 거칠 수 있음)
Steps = 20 → 20단계 정제 (대체로 추천되는 기본값)
Steps = 50~100 → 아주 세밀하게 완성 (느리지만 고퀄 가능)

5~10 빠름, 러프한 결과 디테일 부족, 노이즈 많음 미리보기, 초안
20~30 균형, 디테일 적당 속도도 괜찮음 일반 이미지 생성
40~60 매우 디테일함 속도 느려짐 포스터, 인물 중심
80~100+ 정밀 묘사 ↑ 속도 매우 느림, 리턴값 제한 예술작품, 완성본

Steps와 Sampler의 관계
Steps는 “몇 번” 그릴지 Sampler는 “어떻게” 그릴지
그래서 아무리 Steps를 100으로 해도, Sampler가 DDIM이나 Euler a처럼 러프한 타입이면 디테일은 제한적이야.
반대로, DPM++ 2M Karras 같은 고급 샘플러에 Steps 30~50 정도면 꽤 좋은 결과가 나와.

Steps는 그림의 완성 단계를 나누는 수치며 낮으면 빠르고 러프, 높으면 느리고 디테일하다
보통 20~30 사이가 품질과 속도의 황금 구간, 너무 높게 하면 시간 낭비 + VRAM 소모만 큼!!

 

 

Sampling Steps: 이미지를 점진적으로 개선하는 모델 실행 단계의 수