LeMiCa로 Z-Image 사용하기

가속을 이용하는게 여러모로 속도가 빠르다. 안 쓰는게 가장 좋은 이미지 화질을 보여주는 것 같긴 하지만.... Z-Image 말고도 QwenImage, Wan2.1을 좀 더 빠르게 써볼 수 있지 않을까 해서 해보는중. 저장소에서 이것저것 알려주긴 하지만 LeMiCa, Cache-dit가 이를 지원하고, 여럿 돌려보고 있는데 확실히 빠르다. 파이썬3, 파이토치 환경 등 조성필요(pip install diffusers transformers accelerate). Cache-dit은 내가 이를 활용한 파이썬 코드를 짤 수 있어야 하는 환경이라 조금 더 고민이 필요하더라🥹.

 

이리저리 해보는데 LeMiCa가 적당히 빠르면서도 이미지 뭉개는 느낌이 없는 건 맞다. 6분대 > 5분대 정도로 줄어들긴 함. 사실 이런거 할 필요 없이 그냥 ComfyUI 써도 되는데....아무튼 CUDA 활용하니까 Nvidia 글카와 이것저것 필요하다. 무슨 버전 사용하라는 내용이 없어서 좀 걱정되긴 했는데, 널리 쓰는 버전으로 설정된 환경이라면 크게 문제 없는 듯.

 

파이썬 버전은 크게 안 가리는 것 같은데 잘 모르겠다(보통 쓰이는 3.10~3.12면 되지 않나 싶고, 파이토치나 이런 종속 관련 문제 터지니 그냥 3.10이나 3.12 씁시다. 가상환경 조성해도 되고). 난 3.12에서 구동. 둘 다 비슷하지만 LeMiCa의 경우에 그냥 py파일 받아서 실행하면 된다. git clone해도 되고 그냥 master 다운로드해도 되고. 아무튼 파일 받고 .py를 구동할 수 있도록 파이썬이랑 이것저것 설치해두고, PATH만 설정해둡시다. VS Code 등으로 열어서 프롬프트, 이미지 크기와 저장 파일명만 조정하고 저장하면 OK. 캐시 쓰려면 python inference_zimage.py --cache slow 같은 방법으로 하면 됨. 이러면 비교적 고해상(1,024*1,024)도 이미지에서도 잘 뽑아줌.

 

파일 뭐 엄청나게 받고 하니까 SSD 용량 확보는 필수. 이리저리 쓰다보면 캐시 크기도 커지니까 나중에 캐시 정리도 한번 하고. 생각보다 하드웨어 빡세게 갈구니까 PC 쿨링, 넉넉한 메모리와 저장 용량 등의 확보를 할 수 있다면 해 둡시다. 모델 낮은 거 쓰면 속도도 더 빠르고 4GB 정도의 낮은 메모리에서도 돌아간다길래 기대했는데, 그런 환경이면 그냥 나노바나나2...나 로컬을 써야 하면 그냥 SDXL을 쓰는게 맞지 않나...싶다.