[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,74 +2,207 @@
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id: wiki-2026-0508-스테이블-디퓨전의-가중치-및-제어-시스템
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title: 스테이블 디퓨전의 가중치 및 제어 시스템
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [SD Weight Control, Stable Diffusion Weights, Prompt Weighting, ControlNet]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [stable-diffusion, weights, controlnet, image-generation, prompt-engineering]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python
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framework: Diffusers/ComfyUI
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# [[스테이블 디퓨전의 가중치 및 제어 시스템|스테이블 디퓨전의 가중치 및 제어 시스템]]
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# 스테이블 디퓨전의 가중치 및 제어 시스템
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)의 가중치 및 제어 시스템은 텍스트 프롬프트 내 특정 요소의 영향력을 조절하고 원치 않는 요소를 배제하여 이미지 생성을 통제하는 핵심 메커니즘입니다. 사용자는 괄호와 숫자, 기호를 활용한 가중치 문법을 통해 픽셀 단위의 섬세한 조정이 가능합니다. 이 시스템은 텍스트의 한계를 극복하고 모델이 사용자의 구체적 의도를 정확히 시각화하도록 돕는 필수적인 역할을 합니다.
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## 매 한 줄
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> **"매 prompt weight + LoRA + ControlNet + IP-Adapter 의 의 4-layer 의 의 의 의 의 의 fine control 의 의."**. Stable Diffusion 의 raw prompt-only 의 의 (2022) 의 의 modern (SD3.5, FLUX.1, SDXL Lightning) 의 의 multi-modal conditioning stack 의 의. 매 2026 의 의 ComfyUI graph + FLUX dev + LoRA stacking + IP-Adapter (face/style) + ControlNet (pose/depth/canny) 의 production pipeline.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **프롬프트 가중치 조절 (Prompt Weighting):**
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* 스테이블 디퓨전에서 가중치 조절은 단어나 구문의 중요도를 세밀하게 지정하는 가장 강력한 무기 중 하나입니다 [1]. 기본 가중치는 1이며, 더 큰 강조를 원할 때는 `+` 기호나 1.1~2 사이의 숫자를, 약화시키고자 할 때는 `-` 기호나 0~0.9 사이의 숫자를 덧붙여 사용합니다 [2].
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* 문법적으로는 `(keyword:factor)` 형태를 사용하거나 괄호의 중첩(예: `(word)+++`, `(word)1.1`)을 통해 효과를 증폭시킵니다 [1, 3].
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* 가중치 설정 시 0.5에서 0.7 사이가 다른 시각적 개념과 충돌을 피할 수 있는 가장 안전한 기본 범위로 간주되며, 지나치게 높은 가중치(예: 2.0)는 단일 프롬프트를 너무 강하게 만들어 렌더링을 깨뜨릴 수 있습니다 [4, 5].
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## 매 핵심
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* **부정 프롬프트(Negative Prompts) 기반의 회피 제어:**
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* 긍정 프롬프트가 목표(target)라면 부정 프롬프트는 회피 지도(avoidance map)의 역할을 수행합니다 [6]. 워터마크, 왜곡된 인체 등 생성 과정에서 빈번하게 발생하는 결함을 명시적으로 차단하여 고품질 결과물을 유지하게 합니다 [1, 7].
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* 단순한 "나쁜(bad)" 같은 포괄적인 단어보다 "여섯 개의 손가락(six fingers)", "비대칭 눈(asymmetrical eyes)"과 같은 구체적인 시각적 특성을 명시하는 것이 효과적입니다 [8].
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* 부정 프롬프트 내의 단어에도 가중치(예: `(blurry:1.5)`, `(deformed:1.2)`)를 적용하여 특정 결함을 피하는 데 모델의 주의를 더 강하게 집중시킬 수 있습니다 [9].
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### 매 control 의 layer
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- **Prompt weight**: `(token:1.3)` — attention multiplier on text token.
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- **CFG scale**: 1-15 — text conditioning strength (FLUX 의 의 distilled CFG).
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- **LoRA**: rank-decomposed weight delta — `<lora:name:0.8>` 의 의 strength.
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- **ControlNet**: structural conditioning (pose, depth, canny, scribble).
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- **IP-Adapter**: image prompt — face / style 의 의 image 의 의 의.
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- **Regional prompting**: spatial mask 의 의 prompt 의 의 의.
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* **고급 시각적 제어 시스템 (ControlNet 및 CFG):**
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* **컨트롤넷(ControlNet):** 텍스트를 넘어 이미지의 뼈대(Pose)나 윤곽선(Canny Edge) 정보를 강제로 주입함으로써, 인체의 자세나 사물의 배치를 픽셀 단위로 완벽하게 통제하는 고급 제어 기술입니다 [1].
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* **CFG 스케일 및 샘플링 스텝:** 사용자는 CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)과 샘플링 스텝을 조절하여 이미지 생성의 가변성을 통제할 수 있습니다 [10]. CFG 스케일은 모델이 사용자의 긍정 및 부정 프롬프트 지시를 얼마나 강하게 따를지(안내의 강도)를 결정합니다 [6, 11].
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### 매 LoRA 의 의
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- **Rank (r)**: 4-128 — capacity (의 의 의 detail, 의 의 overfit).
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- **Alpha (α)**: scaling — effective_weight = alpha/rank × ΔW.
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- **Stacking**: multiple LoRA — weight 의 sum 의 의 의 의 saturation.
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- **DoRA / LoHa**: LoRA variants — better quality at low rank.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[프롬프트 가중치 (Prompt Weights)|프롬프트 가중치(Prompt Weights)]], [[부정 프롬프트 (Negative Prompts)|부정 프롬프트(Negative Prompts)]], [[컨트롤넷(ControlNet)|컨트롤넷(ControlNet)]], [[CFG 스케일 (CFG Scale)|CFG 스케일(CFG Scale)]]
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- **Projects/Contexts:** 이미지 생성 정밀도 향상 및 오류 디버깅 워크플로우
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- **Contradictions/Notes:** 프롬프트를 강조할 때 가중치를 무조건 높이는 것이 좋아 보일 수 있지만, 소스에 따르면 단일 속성에 2.0 이상의 극단적인 가중치를 적용하거나 여러 가중치를 한 번에 과도하게 사용할 경우 심각한 아티팩트(시각적 왜곡)와 비일관성을 유발하여 오히려 이미지가 망가질 위험이 높습니다 [2, 5, 12].
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### 매 응용
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1. Character consistency — IP-Adapter face + LoRA.
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2. Style transfer — style LoRA + style reference IP-Adapter.
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3. Pose control — OpenPose ControlNet.
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4. Inpainting / outpainting — mask + ControlNet.
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*Last updated: 2026-04-30*
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## 💻 패턴
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Prompt weighting (compel / A1111 syntax)
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```
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# 매 increase weight
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(beautiful:1.3) sunset, (highly detailed:1.5)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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# 매 decrease weight
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[blurry:0.7] background
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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# 매 nested
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((cinematic lighting):1.2) photo of a [(crowd):0.8]
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Diffusers + LoRA + ControlNet (2026)
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```python
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from diffusers import FluxPipeline, FluxControlNetModel
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from diffusers.utils import load_image
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import torch
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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# 매 FLUX.1-dev + ControlNet
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controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
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"InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Union",
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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)
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pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
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"black-forest-labs/FLUX.1-dev",
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controlnet=controlnet,
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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).to("cuda")
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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# 매 LoRA stacking
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pipe.load_lora_weights("./loras/anime_style.safetensors", adapter_name="style")
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pipe.load_lora_weights("./loras/character.safetensors", adapter_name="char")
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pipe.set_adapters(["style", "char"], adapter_weights=[0.7, 0.9])
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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control_image = load_image("./pose.png")
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image = pipe(
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prompt="a knight in shining armor, cinematic lighting",
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control_image=control_image,
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||||
controlnet_conditioning_scale=0.6,
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guidance_scale=3.5,
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||||
num_inference_steps=28,
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).images[0]
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||||
```
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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### IP-Adapter for face consistency
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```python
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from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
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from transformers import CLIPVisionModelWithProjection
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
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"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
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||||
torch_dtype=torch.float16,
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||||
).to("cuda")
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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pipe.load_ip_adapter(
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"h94/IP-Adapter",
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subfolder="sdxl_models",
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weight_name="ip-adapter-plus-face_sdxl_vit-h.safetensors",
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||||
)
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pipe.set_ip_adapter_scale(0.7) # 매 face strength
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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face_image = load_image("./reference_face.jpg")
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||||
result = pipe(
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||||
prompt="cyberpunk warrior in neon city",
|
||||
ip_adapter_image=face_image,
|
||||
num_inference_steps=30,
|
||||
).images[0]
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||||
```
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||||
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### LoRA training (PEFT, rank-16)
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||||
```python
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from peft import LoraConfig
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||||
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
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||||
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lora_config = LoraConfig(
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||||
r=16,
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||||
lora_alpha=16,
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||||
target_modules=["to_q", "to_k", "to_v", "to_out.0"],
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||||
init_lora_weights="gaussian",
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)
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pipe.unet.add_adapter(lora_config)
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# 매 의 train — 매 1000-3000 step 의 의 sufficient for character LoRA
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```
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### ComfyUI workflow (JSON)
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||||
```json
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||||
{
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||||
"nodes": [
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{"id": 1, "type": "CheckpointLoader", "model": "flux1-dev.safetensors"},
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||||
{"id": 2, "type": "LoraLoader", "lora": "char.safetensors", "strength": 0.9, "input": 1},
|
||||
{"id": 3, "type": "ControlNetLoader", "model": "flux-controlnet-union.safetensors"},
|
||||
{"id": 4, "type": "OpenPosePreprocessor", "image": "pose.png"},
|
||||
{"id": 5, "type": "KSampler", "steps": 28, "cfg": 3.5, "sampler": "euler"}
|
||||
]
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### Regional prompting (mask-based)
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||||
```python
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||||
# 매 left half: portrait, right half: landscape
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||||
from diffusers_regional import RegionalPipeline
|
||||
|
||||
pipe = RegionalPipeline.from_pretrained("stabilityai/sdxl")
|
||||
masks = [
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||||
{"mask": left_mask, "prompt": "portrait of a woman, oil painting"},
|
||||
{"mask": right_mask, "prompt": "mountain landscape, sunset"},
|
||||
]
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||||
image = pipe(masks=masks, base_prompt="cinematic, detailed").images[0]
|
||||
```
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||||
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||||
### CFG scale tuning
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```python
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# 매 FLUX dev: 의 distilled — guidance_scale 3-5 의 의
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# 매 SDXL: 6-9 의 의
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# 매 too high → oversaturated, baked-in
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# 매 too low → ignores prompt
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for cfg in [2.0, 3.5, 5.0, 7.5, 10.0]:
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img = pipe(prompt=p, guidance_scale=cfg).images[0]
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img.save(f"cfg_{cfg}.png")
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Character consistency | IP-Adapter face + character LoRA |
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| Pose / composition control | ControlNet (OpenPose, Depth, Canny) |
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| Style transfer | Style LoRA OR IP-Adapter style |
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| Fine detail emphasis | Prompt weight `(token:1.3)` |
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| Production pipeline | ComfyUI graph (versionable, reproducible) |
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| Quick iteration | Diffusers Python API |
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**기본값**: FLUX.1-dev + ControlNet Union + LoRA (style+char) + IP-Adapter face — 의 ComfyUI workflow 의 의.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Diffusion_Models]] · [[Stable_Diffusion]]
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- 변형: [[FLUX_1]] · [[SDXL]] · [[SD3_5]]
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||||
- 응용: [[ControlNet]] · [[IP_Adapter]] · [[LoRA_Training]]
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||||
- Adjacent: [[ComfyUI]] · [[Prompt_Engineering]] · [[Image_Generation_Workflow]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: prompt scaffolding, ComfyUI node 의 의 explanation, LoRA training script generation.
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**언제 X**: 의 visual quality judgement (의 human eval 의 의), 의 specific LoRA recommendation (의 CivitAI 의 의 평가 의).
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## ❌ 안티패턴
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- **Over-weighted token (`(x:2.0)`)**: 매 attention collapse — artifact 의.
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- **Too many LoRA stacked**: 매 weight saturation, 의 ugly mess (4+ 의 의).
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- **High CFG on FLUX**: distilled model 의 의 의 — 의 SDXL recipe 의 의.
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- **ControlNet at 1.0**: 의 strict — 의 0.4-0.7 의 의.
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- **Negative prompt on FLUX dev**: 의 의 의 — 의 distilled 의 의.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Diffusers docs, ComfyUI repo, Black Forest Labs FLUX paper, Stability AI release notes).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — SD weight + control system 의 의 |
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Reference in New Issue
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