# [[샘플링 스텝 (Sampling Steps)|샘플링 스텝 (Sampling Steps)]]

## 📌 Brief Summary
샘플링 스텝(Sampling Steps)은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 디퓨전 모델 기반의 AI 이미지 생성기에서 무작위 노이즈를 점진적으로 제거하여 이미지를 완성해 나가는 반복적인 연산 단계를 의미합니다[1, 2]. 사용자는 이 매개변수를 직접 조정하여 결과물의 가변성(variability)을 제어할 수 있습니다[2]. CFG 스케일(CFG scale)과 함께 조합하여 미세 조정(fine-tuning)함으로써 이미지의 사실감과 품질을 향상시키는 핵심적인 역할을 수행합니다[3].

## 📖 Core Content
* **디퓨전 모델의 디노이징 과정:** 디퓨전 모델을 통한 이미지 생성은 무작위 노이즈(random noise) 상태에서 출발합니다[1]. 이후 모델이 학습한 디노이징(denoising) 단계를 반복적(iteratively)으로 적용하여 노이즈를 일관성 있는 형태의 결과물로 변환해 나가는 과정을 거치게 되며, 이 각각의 단계가 샘플링 스텝에 해당합니다[1].
* **출력의 가변성 및 품질 제어:** 스테이블 디퓨전 사용자는 프롬프트 외에도 '샘플링 스텝'과 'CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)'을 조정하여 생성되는 출력물에 다양성을 부여할 수 있습니다[2].
* **사실성(Realism) 향상을 위한 미세 조정:** AI가 생성한 예술 작품의 사실감을 높이기 위해서는 프롬프트의 개선뿐만 아니라 샘플링 스텝과 같은 매개변수들의 세밀한 조정(fine-tuning)이 동반되어야 합니다[3].

*(※ 소스에 샘플링 스텝 수(예: 20스텝과 50스텝의 차이)에 따른 구체적인 결과 변화나, 특정 샘플러(Sampler)의 종류 등에 대한 상세한 기술적 관련 정보가 부족합니다.)*

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[스테이블 디퓨전 (Stable Diffusion)|스테이블 디퓨전 (Stable Diffusion)]], [[CFG 스케일 (CFG Scale)|CFG 스케일 (CFG Scale)]], [[디퓨전 모델 (Diffusion Models)|디퓨전 모델 (Diffusion Models)]]
- **Projects/Contexts:** 이미지 생성 매개변수 미세 조정 (Fine-tuning image generation parameters)
- **Contradictions/Notes:** 소스에서는 샘플링 스텝이 이미지의 가변성과 사실성 향상에 기여한다는 점과 디노이징 단계라는 작동 원리만 간략히 언급되어 있으며, 스텝 수치에 따른 구체적인 차이나 알고리즘에 대한 깊이 있는 정보는 부족합니다.

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*Last updated: 2026-04-30*
