많이 허접한 노벨AI 이미지 자동 생성기

Published: 2026.03.14

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노벨ai이미지생산성

Characters1

Description

챗GPT는 신이고 무적이야

다운로드 링크

v1: https://mega.nz/file/WtRkySDY#SoCTdeMIbocFHRRHHtU4lLmhqPbwi130aX6voFUj72k
v2(개발중): https://mega.nz/file/Lsw0lZQQ#Hf4cbboVBajySNbf0g4fzValqBAe1qQemgIKxsGrGbA

사용법(V2 기준)

화면_캡처_2026-03-13_235032.webp

세이브 슬롯: 모든 만든것들을 저장하는곳!
슬롯 저장: 세이브 슬롯 저장 버튼!
새 변수행: 가변 프롬프트에서 설명!
감정추가: 가변 프롬프트에서 설명!
감정교체: 가변 프롬프트에서 설명!
내보내기: json파일로 현재 자신이 한 것들 내보내기!(작동되는지 실험 안해봄!)
불러오기: json파일 불러오기!(작동되는지 실험 안해봄!)
결과폴더열기: 이미지 생성 후 저장되는 곳!
중단: 생성 중 중단!
생성시작: 말그대로 이미지 생성 시작!
기본 프롬프트: 노벨ai로 치면 Base Prompt 쪽에 들어갈것!
기본 네거티브: 노벨ai로 치면 Base Prompt의 네거티브 쪽에 들어갈것!
캐릭터1 프롬프트: 노벨ai로 치면 캐릭터1 프롬프트 쪽에 들어갈것!
캐릭터1 네거티브: 노벨ai로 치면 캐릭터1 네거티브 쪽에 들어갈것!
캐릭터2 프롬프트: 노벨ai로 치면 캐릭터2 프롬프트 쪽에 들어갈것!
캐릭터2 네거티브: 노벨ai로 치면 캐릭터2 네거티브 쪽에 들어갈것!
슬롯 이름: 말그대로 슬롯 이름! 세이브 슬롯 이름!
API 토큰: 노벨ai 토큰 자기꺼 저장하는곳! API는 노벨ai 유저 세팅에 들어가면 get API 토큰 보임!
출력폴더: 이미지 저장하는 폴더의 이름!
mock 모드 사용: 이거 뭐임? 챗gpt가 추가해줬는데 안써봄...'활성화 시 API 호출 없이 테스트 이미지 생성 디버그용입니다.'라고 하네요!
모델: 노벨ai 이미지 생성 모델!(사실 4.5 full만 써봤음)
샘플러: 노벨ai 샘플러!(사실 k_euler_ancestral만 써봤음)
해상도(너비): 이미지 너비!
해상도(높이): 이미지 높이!
스텝: 스텝!
가이던스: 가이던스!
총 생성 수: 가변 프롬프트에서 설명!
시드: 시드!(안써봄)
UC Preset: 챗gpt 피셜) 네거티브 프롬프트 쪽 프리셋 번호입니다. 슬롯 기본값이 4로 잡혀 있고, 요청 payload의 ucPreset으로 그대로 들어갑니다. 즉 “기본 네거티브 처리 방식”에 가까운 값입니다.
CFG Rescale: 챗gpt 피셜) 가이던스가 너무 과하게 먹는 걸 어느 정도 보정하는 값입니다. payload에 cfg_rescale로 들어갑니다. 값이 높아지면 프롬프트 반영 강도를 약간 더 안정적으로 다루는 쪽으로 볼 수 있습니다. 기본값은 0.5입니다.
Noise Schedule: 챗gpt 피셜) 노이즈 스케줄 방식입니다. UI에서는 karras, native, exponential, polyexponential 중에서 고르게 되어 있고, 이 값이 그대로 API로 전달됩니다. 샘플링의 질감이나 진행 방식에 영향을 줍니다.
Skip CFG Above Sigma: 챗gpt 피셜) 특정 sigma 이상 구간에서 CFG를 건너뛸지 설정하는 옵션입니다. 비워두면 아예 보내지지 않고, 값이 있으면 skip_cfg_above_sigma로 payload에 들어갑니다. 일반 사용에서는 공란으로 두는 편이 무난해 보입니다...이게 뭔말임?
ControlNet Strength: 챗gpt 피셜) 참조 이미지, 특히 Precise Reference 쪽 영향력과 연관된 값입니다. 코드에서는 반올림해서 정수로 보내고, Precise Reference 사용 시에도 다시 넣습니다. 기본값은 1.0입니다. 인페인트/참조 실험할 때 체감이 나는 항목입니다.
Image Format: 저장형식! png만 써봤는데 다른건 되려나?
Stream Format: 챗gpt 피셜) 응답 스트림 처리 방식입니다. auto 또는 msgpack을 선택할 수 있습니다.
auto: 일반 자동 처리
msgpack: 요청 헤더의 Accept를 application/msgpack으로 바꾸고 payload에도 stream=msgpack을 넣음 응답 디코딩 방식과 직결되는 개발자 성향 옵션입니다.

결론!

실사용 기준으로 보면 이렇게 이해하시면 됩니다.
보통 건드릴 것: CFG Rescale, Noise Schedule
특수 상황에만 건드릴 것: Skip CFG Above Sigma, Stream Format
참조/정밀 제어 시 중요: ControlNet Strength
저장 관련: Image Format
네거티브 기본 세팅: UC Preset

라고 하네요~

Img2Img: 코드에서도 use_img2img 옵션이 켜지면 API 요청이 generate → img2img로 바뀝니다.(안써봄)
Strength: 이미지를 얼마나 유지할지 결정! 0.2 거의 원본 그대로 0.4 약간 수정 0.6 꽤 변형 0.8 거의 새 이미지
Noise: 노이즈 추가량이라는데 보통 0으로 한다고 합니다...
Inpaint Strength: 인페인트 모드에서만 사용됩니다. 일반 Img2Img에서는 거의 영향 없습니다.

원하시면 제가 이 프로그램 기준으로 진짜 중요한 것 하나 알려드릴게요. 지금 코드 보면 Precise Reference + Img2Img 같이 쓰면 캐릭터 일관성이 엄청 좋아지는 구조입니다. <----- 이거 진짜임?

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Quality Toggle: 품질 강화 모드. 키는거 추천...한다고 gpt가 전해달래요.
Auto SMEA: 얼굴 디테일 안정화, 디테일 강화, 일부 구도 개선. 키는거 추천! 이라고 누가 말했음...근데 난 안켜봄 기본설정으로만 테스트해봐서...
Prefer Brownian: 샘플링 노이즈 방식을 Brownian motion 방식으로 선호하게 합니다. 효과: 노이즈 흐름이 더 자연스러움. 결과 안정화
Dynamic Thresholding: 효과: 색상 과포화 방지, 과도한 CFG 억제. 특징: CFG가 높을 때만 의미 있음. CFG 5~7: 끄기. CFG 10 이상: 켜기
Deliberate Euler Bug: Euler ancestral 버그 재현. 용도: 예전 이미지 스타일 재현. 구버전 호환
Normalize Reference Strength: 참조 이미지 강도를 자동 정규화합니다. 효과: 여러 참조 이미지 사용 시. 강도 균형 맞춤
Use Coords: V4 모델에서 캐릭터 위치 지정 용도입니다. 하지만 이 프로그램은 center = 0.5, 0.5로 고정되어 있습니다. 그래서 대부분 의미 없음.
Use Order: 프롬프트 순서 영향 유지
Add Original Image: Img2Img에서 원본 이미지를 결과에 포함할지 여부입니다. 인페인트에서는 자동으로 꺼집니다.
Legacy: 구버전 모델 호환 옵션입니다.
Legacy UC: 구버전 네거티브 프롬프트 방식입니다.
Legacy V3 Extend: V3 모델 호환 옵션입니다.
Use New Shared Trial: NovelAI 내부 기능 플래그입니다. 대부분 켜둡니다.