Stable Diffusion 로컬 설치 환경에서 검열 기능 간단 설정
**주의:**
* 이 설명은 기본적인 개념을 제공하며, 실제 구현은 사용자의 환경 및 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.
* 검열 시스템은 복잡한 기술적, 윤리적 문제를 야기할 수 있으므로 전문가의 도움을 받는 것이 좋습니다.
**1. 검열 옵션 추가:**
* Stable Diffusion 웹 UI 설정 파일 (`config.yaml`)을 편집합니다.
* `censoring`이라는 새 섹션을 추가하고 다음과 같은 옵션을 정의합니다.
* `enabled`: 검열 기능을 활성화/비활성화합니다. (기본값: False)
* `blocklist`: 금지된 단어나 문구 목록을 지정합니다. (예: [“폭력”, “혐오”, “인종차별”])
* `image_analysis`: 생성된 이미지에 대한 이미지 인식 검사를 활성화/비활성화합니다. (기본값: False)
* `image_analysis_model`: 이미지 인식 검사에 사용할 모델 경로를 지정합니다. (예: “/path/to/image_analysis_model.pb”)
* `custom_rules`: 사용자 정의 규칙을 지정하는 Python 스크립트 경로를 지정합니다. (선택 사항)
**예시:**
censoring:
enabled: True
blocklist:
– “폭력”
– “혐오”
– “인종차별”
image_analysis: True
image_analysis_model: “/path/to/image_analysis_model.pb”
**2. 검열 기능 구현:**
* `censoring` 섹션에서 정의된 옵션에 따라 검열 기능을 구현하는 Python 코드를 작성합니다.
* `blocklist`를 사용하여 텍스트 프롬프트를 검사하고 금지된 단어나 문구가 포함된 경우 프롬프트를 거부합니다.
* `image_analysis`가 True이고 `image_analysis_model` 경로가 지정된 경우 생성된 이미지를 이미지 인식 모델로 분석하고 부적절한 콘텐츠가 포함된 경우 이미지를 거부합니다.
* `custom_rules`가 지정된 경우 사용자 정의 규칙을 적용하여 텍스트 프롬프트 또는 생성된 이미지를 검사합니다.
**3. 웹 UI 다시 시작:**
* Stable Diffusion 웹 UI를 다시 시작하여 검열 기능을 적용합니다.
**4. 테스트 및 개선:**
* 다양한 프롬프트와 이미지를 사용하여 검열 기능을 테스트하고 필요에 따라 옵션과 코드를 조정합니다.
**참고:**
* 이미지 인식 모델은 완벽하지 않으므로 오류 발생 가능성이 있습니다.
* 사용자 정의 규칙은 특정 요구 사항에 맞게 작성해야 합니다.