앞선 알려드린 스테이블 디퓨전 설치 가이드보다 더 쉽고 빠르게 스테이블 디퓨전을 설치할 수 있는 “스테빌리티 매트릭스(Stability Matrix)” 패키지가 있어 소개합니다. 이 플랫폼 패키지 하나로 여러 가지 Web UI stable diffusion 및 여러 OS 에서 사용할 수가 있습니다.
Stable Diffusion을 설치하는 과정에서 번거로운 의존성 설치와 설정 과정에 지치셨나요? Stability Matrix는 이러한 복잡함을 원클릭으로 해결해주는 혁신적인 도구입니다.
원 클릭! SD 시리즈 지원 패키지
- Stable Diffusion WebUI reForge, Stable Diffusion WebUI Forge, Automatic 1111, Automatic 1111 DirectML, SD Web UI-UX, SD.Next
- Fooocus, Fooocus MRE, Fooocus ControlNet SDXL, Ruined Fooocus, Fooocus – mashb1t’s 1-Up Edition, SimpleSDXL
- ComfyUI
- StableSwarmUI
- VoltaML
- InvokeAI
- SDFX
- Kohya’s GUI
- OneTrainer
- FluxGym
- CogVideo via CogStudio
“Stability Matrix” 설치하기
아래 주소로 가셔서 본인의 운영체제(OS)에 맞는 설치 버전을 다운로드 받으세요.
💾다운로드 페이지 : https://github.com/LykosAI/StabilityMatrix?tab=readme-ov-file

윈도우 파일을 다운로드 받았다면, “Stability Matrix-win-x64. zip” 파일을 원하는 곳에 압축을 풀고, “Stability Matrix.exe”를 실행합니다.
“실행 시 Windows 보안 경고가 발생하면 ‘액세스 허용’을 눌러주세요.”
실행 후 아래와 같은 화면이 나옵니다. “Portable Mode”를 체크하여 윈도우에 설치 흔적 없이 사용하세요. 어디든 필요한 곳으로 옮겨서 사용할 수가 있습니다.

“Continue”를 눌러 다음 화면이 보입니다. 개인데이터는 포함하지 않는다고 하니, 이런 좋은 무료패키지를 더욱 발전 시킬수 있도록 “Share Analytics” (선택사항) 를 눌러주고 다음 단계로 진행 합니다.

여러가지의 스테이블 버전이 있습니다. 대표적으로 Stable diffusion WebUI, Stable diffusion WebUI Forge, ComfyUI 등등이 있습니다. 원하시는 한 가지를 선택하여 설치를 진행합니다. 여기서는 “Stable diffusion WebUI Forge”1 를 선택했습니다.

스테이블 디퓨전 체크포인트(Checkpoint)2 모델 다운로드 선택 창 입니다. 원하시는 모델을 체크하면 “Download” 버튼을 누르면, 다음 설치 과정에서 체크포인트가 추가 됩니다. 나중에 얼마든지 다운로드 할 수 있기 때문에 꼭 체크할 필요는 없습니다.

설치 진행 화면 입니다. 모든 필요한 의존성 파일과 위에서 선택한 “Stable diffusion WebUI Forge” 버전, 체크포인트를 다운로드 하여 알아서 모두 설치하게 됩니다. 체크포인트를 선택했다면 모델 용량이 크므로 시간이 다소 소요 됩니다.

모든 설치가 완료 되면 아래와 같은 화면을 볼수가 있습니다. “Launch” 버튼을 누르면 “Stable diffusion WebUI Forge”가 실행 됩니다.

웹 브라우저 창에, “Stable diffusion WebUI Forge”가 나타나지 않으면, “Open Web UI” 버튼을 누르세요.
또는 브라우저 주소창에 “http://127.0.0.1:7860/”을 입력하면 됩니다.

“Stable diffusion WebUI Forge” 실행이 정상적으로 되었다면 아래와 같은 화면이 보일 겁니다.
성공적으로 설치를 마쳤으니, 원하는 프롬프트를 입력해 이미지를 생성해보세요! 추가 플러그인과 모델을 활용하면 더욱 창의적인 결과를 얻을 수 있습니다.

참고 리소스
- Stable Diffusion WebUI Forge는 Stable Diffusion WebUI의 성능과 기능을 향상시키기 위해 개발된 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 개발을 용이하게 하고, 자원 관리를 최적화하며, 추론 속도를 높이고, 실험적인 기능을 연구하는 것을 목표로 합니다. ↩︎
- Stable Diffusion에서 체크포인트(Checkpoint)는 특정 시점에서 훈련된 모델의 가중치와 구성 정보를 저장한 파일입니다. 이 파일은 모델의 상태를 그대로 보존하기 때문에, 다른 환경에서도 동일한 성능을 재현하거나, 중단된 작업을 이어서 진행할 수 있도록 도와줍니다.
체크포인트는 모델의 뇌와 같으며, 어떤 체크포인트를 선택하느냐에 따라 생성되는 이미지의 스타일과 품질이 크게 달라집니다. 작업 목적에 맞는 적절한 체크포인트를 선택하는 것이 중요합니다! 😊 ↩︎