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FastAPI에서 잘 동작하는 Stable Diffusion 이미지 생성 서비스는 Django에서도 충분히 구현할 수 있습니다. 다만, 다음과 같은 차이점과 주의사항을 고려해야 합니다:

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✅ 1. Stable Diffusion 백엔드는 동일하게 사용 가능

Stable Diffusion 모델은 보통 다음 방식으로 사용됩니다:

• PyTorch 기반 로드 (diffusers, CompVis, InvokeAI, 등)
• GPU 연산 수행 (CUDA, torch)
• Prompt 기반 이미지 생성 (텍스트 → 이미지)

➡️ 이 로직은 FastAPI든 Django든 Python 환경에서 동일하게 사용할 수 있습니다.

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✅ 2. Django와 FastAPI의 차이점 및 고려사항

항목	FastAPI	Django
목적	API 중심, 비동기 처리 우수	풀스택 웹 프레임워크 (Admin, ORM 포함)
속도	빠르고 경량	약간 느림, 구조 복잡
이미지 처리	BackgroundTask로 비동기 적합	Celery 등으로 분산 작업 권장
권장 구조	async def 뷰	def 기반 뷰 또는 Celery 연동

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⚠️ 주의할 점

1. Django는 기본적으로 동기(sync) 기반입니다.
   • Stable Diffusion inference 시간이 길 경우 → 서버가 block될 수 있습니다.
   • 해결책:
     • Celery + Redis로 비동기 처리
     • channels 또는 asgiref로 일부 비동기 처리 가능
2. 이미지 파일 처리
   • FastAPI: StreamingResponse로 바로 전송
   • Django: HttpResponse(content_type="image/png") 또는 임시 파일 저장 후 제공
3. 배포
   • Uvicorn(FastAPI) ↔ WSGI(Django) → 필요시 Daphne/ASGI 서버 사용

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✅ 추천 아키텍처 (Django에서)

1. 뷰 구조 from django.http import HttpResponse from mymodel import generate_image_from_prompt # Stable Diffusion 코드 def generate_view(request): prompt = request.GET.get('prompt', '') image = generate_image_from_prompt(prompt) response = HttpResponse(content_type="image/png") image.save(response, "PNG") return response
2. Celery 적용 예시 # tasks.py @shared_task def generate_image_task(prompt): return save_image_path(generate_image_from_prompt(prompt))

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✅ 결론

• Stable Diffusion을 Django에서 운영하는 것은 문제 없음
• 단, 성능과 안정성을 위해 아래 권장:
  • 요청이 많다면 Celery 또는 비동기 구조 고려
  • inference 중 서버 block 방지
  • GPU 서버 연동 시, 단독 서비스 구조 (Microservice)도 고려

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