Data is Answer

this article is for windows 10.

find the path flutter installed

go to this path and type 'flutter upgrade <version>

then, 'git clone <respository>' and 'flutter pub get'

you can find the required version of the project in './dart_tool' folder.

난이도 별로 정리했으니, 위에서 부터 차근히 보시는게 좋습니다~

코딩셰프

https://www.youtube.com/@codingchef

내용이 쉬우나 코드 버젼들이 올드합니다. 그래도 기본적인 내용을 아주 쉽게 설명해줌.

오준석 생존 코딩

https://www.youtube.com/@123survivalcoding/videos

카카오 로그인등 구현할 때 참고 했습니다.

코딩파파

https://www.youtube.com/@TheCodingPapa

코딩+트렌드 정리를 꾸준히 해주고 계신거 같아요.

개발하는 남자

https://www.youtube.com/@dev_man

내용정리가 잘 안되어 있지만, 중급/고급적인 부분의 내용들이 있음.

필요한 내용 찾을 때 먼저 찾는곳

TOTALLY 개발자

https://www.youtube.com/@totally-vy3xb

내용정리가 잘 안되어 있지만, 중급/고급적인 부분의 내용들이 있음.

필요한 내용 찾을 때 먼저 찾는곳

Windows 10

stable diffusion web_ui

python 3.10

error message

-  reports No module named '_socket'

solution

1. open terminal and Go to 'web_ui' project folder

2. go ./venv/Script and command 'activate'

3. pip install --upgrade pip

4. pip install insightface

cf.

you need to VS2022 packages (Google it!)

Thanks!

안녕하세요, 오늘은 스테이블 디퓨전 사용자를 위한 다양한 유용한 팁을 공유하려고 합니다. 스테이블 디퓨전은 강력한 기능을 제공하지만, 그 기능을 최대한 활용하려면 몇 가지 효율적인 방법을 알아두는 것이 중요합니다. 이 글에서는 모델 관리부터 이미지 생성 최적화까지 다양한 팁을 제공할 것입니다.

모델 관리의 효율적인 방법

스테이블 디퓨전을 사용하면 다양한 모델을 다운로드하고 사용할 수 있습니다. 그러나 모델이 많아질수록 관리가 복잡해질 수 있습니다. 이럴 때 유용한 팁 중 하나는 모델 카드 이미지를 설정하는 것입니다. 각 모델 카드에 이미지를 설정하면 모델을 시각적으로 식별하기 쉬워집니다.

모델에 이미지를 적용하는 방법은 모델을 저장한 경로에 PNG 파일형식의 이미지를 저장해주면 됩니다!

이때 이미지 파일명을 모델과 같이 적용해주시면 되고, JPG 같은 파일 형식은 적용이 되지 않습니다 ^^

Xformer 와 medvram 옵션 활용하기

이제 스테이블 디퓨전을 적은 리소스로 활용하는 법에 대해 알아보겠습니다. 먼저, 엑스포머스 옵션은 이미지 생성 속도를 높여주고 그래픽 카드의 비디오 메모리 사용량을 줄여주는데 도움을 줍니다. 하지만 주의할 점은 논 디터미니스틱한 결과가 나올 수 있다는 점입니다. 따라서 이 옵션을 사용할 때에는 결과의 일관성을 확인하고 유의해야 합니다.

또한, medvram 옵션은 스테이블 디퓨전의 실행을 세 부분으로 나누어 처리하여 사용되는 vram 소모량을 줄여줍니다. 이 옵션은 그래픽 카드의 비디오 램 용량이 제한적인 경우에 유용하며 여러 이미지를 동시에 생성하는 데 도움이 됩니다. 그리고 nvidia 그래픽을 사용하셔야만 됩니다. 저 같이 8기가 Vram 사용하는 분에게 유용할거 같아요.

사용방법은 기존 webui-user.bat 을 그림과 같이 고치신 후, 실행을 해주시면 됩니다.

그외 자세한 옵션들은 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/ 에서 wiki 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

스테이블 디퓨전 최적화 팁

스테이블 디퓨전을 최적화하는 다양한 팁을 알아보겠습니다. 최적화는 이미지 생성 과정을 효율적으로 관리하고 개선하는 데 큰 도움을 줄 수 있습니다. 엑스포머스와 Med VM 옵션 외에도 다른 최적화 옵션을 찾아보고 사용해보세요.

PNG Info 활용하기

본인이 만든 이미지는 있는데, 과거에 어떤 설정값을 사용했는지, 프롬프트를 사용했는지 기억이 나지 않는 경우가 많으실겁니다. 그때 webui 내에 PNG Info 탭으로 가셔서 이미지를 올리시면 적용했던 설정값들을 확인하실수 있습니다.

마무리와 피드백

이번 글에서는 스테이블 디퓨전을 더 효율적으로 사용하기 위한 팁을 공유하였습니다. 이러한 팁을 활용하면 더 나은 이미지 생성 경험을 얻을 수 있을 것입니다. 여러분의 의견과 피드백을 기다립니다. 만약 이 글이 도움이 되었다면 좋아요 부탁드립니다. 질문은 댓글 부탁드려요 ^^. 감사합니다!

아래 프롬프트를 복사하신 후, 

Transcript 아래에 스크립트 내용을 복사해서 붙여넣으시면 됩니다 ^^

스크립트는 아래 사진 속 플러그인을 사용한거 같아요(너무 오래되서 기억나지 않는데, 댓글로 문의주시는 분 계시면 답글 드릴게용)

크롬 플러그인입니다 ^^

즐거운 GPT 생활하세요!

app_version_update 4.0.1 를 사용하니 정말 쉽고, iOS/Android 모두 지원합니다.

참고로 upgrader 도 모두 지원하나 다른 패키지는 플랫폼 하나만 지원하거나 하는 경우가 많더라고요.

(개발하다가만 느낌..)

app_version_update 사용하시면 정말 정말 쉽습니다. (한참 해마다 https://pub.dev/ 에서 검색해서 알게됐습니다.

설치방법은 터미널에서 아래 명령어를 실행합니다.

flutter pub add app_version_update

아래 코드를 복사붙여넣기 하시면 끝. (import 구문은 생략하겠습니다)

혹시 몰라 추가로 해주실 일 남깁니다.

- import 해주기

- 아래 코드에서 playStoreID, appleId 수정해주기

@override
  void initState() {
    _verifyVersion();
    super.initState();
  }

  void _verifyVersion() async {
    await AppVersionUpdate.checkForUpdates(
      appleId: '1459706595',
      playStoreId: 'com.example.kr',
      country: 'kr',
    ).then((result) async {
      if (result.canUpdate!) {
        // await AppVersionUpdate.showBottomSheetUpdate(context: context, appVersionResult: appVersionResult)
        // await AppVersionUpdate.showPageUpdate(context: context, appVersionResult: appVersionResult)
        // or use your own widget with information received from AppVersionResult

        //##############################################################################################
        await AppVersionUpdate.showAlertUpdate(
          appVersionResult: result,
          context: context,
          mandatory: true,
          backgroundColor: Colors.grey[200],
          title: 'New version available',
          titleTextStyle: const TextStyle(
              color: Colors.black, fontWeight: FontWeight.w600, fontSize: 24.0),
          content: '새로운 업데이트가 발견되었습니다.',
          contentTextStyle: const TextStyle(
            color: Colors.black,
            fontWeight: FontWeight.w400,
          ),
          updateButtonText: 'UPDATE',
          cancelButtonText: 'LATER',
        );

        //## AppVersionUpdate.showBottomSheetUpdate ##
        // await AppVersionUpdate.showBottomSheetUpdate(
        //   context: context,
        //   mandatory: true,
        //   appVersionResult: result,
        // );

        //## AppVersionUpdate.showPageUpdate ##

        // await AppVersionUpdate.showPageUpdate(
        //   context: context,
        //   appVersionResult: result,
        // );
      }
    });
    // TODO: implement initState
  }

이후 에뮬레이터에서 확인

방법은 pubspec.yaml 파일의 version 을 1.0.0+1 을 0.0.1 로 수정 후 테스트 해보았습니다.

너무 쉬운 snippet 완성!

즐거운 개발되세요!

firebase flutter 연결 설정 방법

연결방법은 크게 세가지 파트로 나뉩니다.

- firebase console 에서 프로젝트 만들기

- firebase cli 를 이용하여 flutter project 에 init / configure 하여 firebase+flutter attach 하기

- simple example

이번 포스팅에서는 코드 실행을 다룰 예정이니 세팅 관련해선 이전 포스팅을 꼭 참고하세요!

https://wayfarer99.tistory.com/entry/Flutter-Firebase-%EC%B4%88%EA%B0%84%EB%8B%A8-%EC%97%B0%EA%B2%B0%EB%B0%A9%EB%B2%95-%EC%84%B8%ED%8C%85%ED%8E%B8

Code execution 을 해보겠습니다.

1. 빌드를 위해 build.gradle(app) 을 수정해야 합니다.

- android > defaultConfig 에서 minSdkVersion 19 로 수정

- android > defaultConfig 에서 multiDexEnabled true 추가

2. 아래 링크에 들어가면 firebase_analytics 예제코드를 실행해 보겠습니다. main.dart 와 tabs_page.dart 를 /lib 폴더에 추가합니다. 실행하기 전에 'flutter pub add' 를 이용하여 패키지 설치도 해주세요. 

https://github.com/firebase/flutterfire/tree/master/packages/firebase_analytics/firebase_analytics/example/lib

3. 실행 결과입니다.

확실히 블로그로 글을 남기고 나니, 장기기억화에 도움이 많이 되는거 같습니다.

도움이 되셨다면 공감버튼 OR 댓글 부탁드립니다.

다음 내용은 cloud firestore 에 대해서 실습해보도록 하겠습니다.

연결방법은 크게 세가지 파트로 나뉩니다.

- firebase console 에서 프로젝트 만들기

- firebase cli 를 이용하여 flutter project 에 init / configure 하여 firebase+flutter attach 하기

- simple example

위 내용을 순서대로 적어두었습니다.

1. Firebase 에 가입합니다. https://console.firebase.google.com/

- 구글 계정만 있으면 3초면 가입가능합니다.

2. '프로젝트 추가'를 누르고, DB가 provisioning(init 과정이라고 생각하시면 됩니다.) 되길 기다립니다(1~2분 소요)

3. 생성된 프로젝트로 들어온 후 제일 우측에 있는 Flutter 아이콘 클릭.

4. 아래 그림에 Firebase CLI 설치 와 Flutter SDK 를 설치합니다. 이 글을 보시는분들 대부분 Flutter SDK 는 설치되어있으실거라 생각합니다.

5. 터미널이나 cmd창을 이용해 'flutter login' 을 쳐줍니다. Flutter CLI 를 설치하고 PATH 설정을 해줬는데도, VSCODE 에서 실행이 되질 않아서, cmd 창에서 프로젝트 경로에서 실행했습니다.

6. 터미널에서 'dart pub global activate flutterfire_cli' 실행

7. project 에 드디어 firebase 붙이는 설정 cmd 를 실행합니다. 'flutterfire configure'

아래처럼 오류가 나서 'firebase projects:list --json' 을 실행하고 나서 다시 입력하니 잘됩니다. 위에서 만들었던 firebase project 를 선택합니다.

8. 다음 릴리즈하실 플랫폼 선택 후 완료하시면 아래처럼 연결이 완료됩니다.

이제 코드로 연결확인 할 차례입니다. VSCODE 로 들어가려고 하는데,

내용이 길어지니 다음 포스팅에 계속하도록 하겠습니다.

감사합니다.

들어가기에 앞서 팁을 드리자면,

플러터의 인기가 한참 치솟고 있기 때문에, API 등이 변경되는 경우가 많은걸 확인했습니다.

따라서 구글 등 검색으로 작성하기 보단 https://pub.dev/ 에 담긴 내용들이 최신이기 때문에,

https://pub.dev/packages/mongo_dart 의 example 과 installing 을 참고하시면 

시행착오를 많이 줄일수 있습니다.

설치하는 방법은 아래 캡쳐화면을 참고하세요.

VSCODE 에서 터미널 여는 단축키는 Ctrl+` 입니다.

이후, 아래 내용을 mongo_helper.dart 로 작성합니다.

import 'package:mongo_dart/mongo_dart.dart';

class MongoDBService {
  final String _host; // MongoDB server host address
  final int _port; // MongoDB server port
  final String _dbName; // Database name
  final String _collectionName; // Collection (table) name

  MongoDBService(this._host, this._port, this._dbName, this._collectionName);

  Future<Db> _openDb() async {
    final db = Db('mongodb://$_host:$_port/$_dbName');
    await db.open();
    return db;
  }

  Future<List<String>> fetchWords() async {
    final db = await _openDb();
    final collection = db.collection(_collectionName);
    final words = await collection.find().toList();
    await db.close();
    return words.map((word) => word['word'] as String).toList();
  }
}

동작이 되지 않을땐 아래 내용을 확인해보세요.

- mongo server 가 잘 동작하고 있는지

- db 연결이 잘되고 있는지.. db.open() 을 인자로 받아서 print 하시거나 connection status 등 을 출력할 수 있습니다.

ChatGPT 의 도움을 받아 블로그를 운영중인 경험과 구글 애드센스 승인 받은 팁과 노하우를 공유하려고 합니다. 애드센스 승인을 받는 다양한 방법이 있지만, 저는 ChatGPT를 사용하여 승인을 받았습니다. 이로 인해 경제적 파이프라인이 하나 더 추가되었네요!

이번 기회에 애드센스 승인 잘 받기위한 글 작성법과 GPT 사용법 등 에 대해 소개하려고 합니다.

1. 한 가지 주제로도 애드센스 승인 충분합니다

2. 메타 디스크립션 작성하기

3. 구글 애드센스 승인을 위해서는 사신보다 글자수가 중요합니다

4. ChatGPT 의 결과를 바로 복사/붙여넣기 하지마세요

1. 한 가지 주제로도 애드센스 승인 충분합니다.

구글 애드센스에 합격하는 블로그 글을 작성하기 위해서는 하나의 블로그 토픽에 집중하여 작성하는 것이 좋습니다. 이는 구글봇이 전문적인 글을 선호하기 때문에 전문적이면서도 사람들이 선호할 만한 주제를 선택하는 것이 좋습니다. 이때 토픽을 정하는게 중요한데요, 본인의 취미생활과 연관된 내용을 정하는게 좋아요. 주제를 하나 정하시더라도, 여러 글을 발행하는 것은 쉽습니다. 그 팁을 드리기 위해 취미가 '클라이밍' 이라고 예를 들어보겠습니다. 클라이밍이라고 하면, 노하우와 문제풀이 등 주제가 한정적이라고 생각할 수 있어요. 하지만 이를 '장비', '대회', '선수 소식', '룰 소개' 등 정말 수백가지의 가지치기가 가능하답니다. 자세한 '경기 룰'을 모르시더라도, ChatGPT 의 도움을 받을 수 있으니, 정말 블로그하기 좋은 세상이 아닐 수 없습니다.

2. 메타 디스크립션 작성하기

메타 디스크립션은 본문의 핵심 내용을 요약하여 적는 부분인데, 인사글이나 오늘 날씨와 같은 관련 없는 내용은 피해야 합니다. 구글 로봇이 선호하는 형식에 맞춰 작성해야 하므로, 방문자 수나 영향력에는 신경 쓰지 않아도 됩니다. 해당 예시는 지금 보시는 포스팅의 글을 참고하시면 좋을 거 같아요. 한편으론 구글에서 메타 디스크립션 참고를 하지 않는다 밝힌바 있으나, 친구독자/글자수/타플랫폼 측면 등을 고려하신다면 넣는게 올바른 블로그 작성법이라는 생각이 드네요.

3. 구글 애드센스 승인을 위해서는 사진보다 글자수가 중요합니다.

기존 N사 블로거 분들께서는 사진을 많이 올리는 습관이 있을텐데요. 구글은 사진의 양보다 글의 양을 중요하고, 사진수는 1~2장, 글자수는 1500~2500자 정도가 적당합니다. 넓은 글자수를 추천드리는 이유는 ChatGPT 로 인해서 꾸준히 2000자를 쓰기보단 다양한 글자수의 포스팅이 좋을거라는 판단이었고, 많은 분들이 2000자를 추천하지만 적은 글자수더라도 해당 컨텐츠가 고품질이라면 자연스럽게 체류시간 증가하기 때문입니다. 1500 자 이상은 지켜주시는게 좋습니다.

저 같은 경우 사진을 2장 사용하려고 하는데, 한장은 썸네일(방문유입), 한장은 글보다 사진 설명이 쉬울 때 사용합니다.

4. ChatGPT 의 결과를 바로 복사/붙여넣기 하지마세요.

빠른 이해를 돕기위해 아래 사진을 첨부합니다.

바로 복사/붙여넣기 를 하면 안되는 이유는 두가지 입니다.

첫 번째는, 인터넷 브라우저에는 일반 텍스트처럼 보이지만 End-User 에게 보이지 않는 Html Tag 등이 함께 삽입됩니다.

두번째는 저의 의견이지만 공유하자면, AI-Detection 기능으로 인해 구글봇에게 해당 글이 AI 로 인해 대량생산 글이라는 인식을 주면 기존 글들과 함께 모두 구글 애드센스 반려된 가능성이 있기 때문입니다. 물론 이를 우회하는 방법도 존재하며, 이는 추후 포스팅에서 공유할 예정입니다.

마무리

위와 같은 방법을 활용하여 저는 애드센스 승인을 받았습니다. 이 방법을 익숙해지면 매우 빠르게 승인 글을 작성할 수 있으므로 한 번 따라해 보시기를 권장합니다. 물론 모든 단계를 반드시 따를 필요는 없고, 개인적인 노하우나 팁을 추가하여 자신만의 방법을 개발할 수도 있습니다. 애드센스 승인을 성공적으로 받을 수 있기를 바라며, 다음에도 유익한 컨텐츠로 찾아올 것을 약속드립니다. 감사합니다.