[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,71 +2,205 @@
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id: wiki-2026-0508-이미지-생성-최적화-image-generation-opti
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title: 이미지 생성 최적화 (Image Generation Optimization)
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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: [Image Gen Optimization, Diffusion Inference Optimization, 이미지 생성 가속]
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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: [ai, image-generation, optimization, inference, diffusion]
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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-tensorrt
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# [[이미지 생성 최적화 (Image Generation Optimization)|이미지 생성 최적화 (Image Generation Optimization)]]
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# 이미지 생성 최적화 (Image Generation Optimization)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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이미지 생성 최적화란 초기 프롬프트를 바탕으로 생성된 결과물을 분석하고, 반복적인 수정과 매개변수 조절을 통해 사용자가 의도한 최상의 이미지를 도출하는 과정입니다 [1-3]. 이를 위해 네거티브 프롬프트를 활용하여 불필요한 요소를 제거하거나 가중치를 조절해 특정 요소의 강조도를 변경합니다 [4, 5]. 또한 각 AI 모델(Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion)의 특성과 문법에 맞춘 튜닝과 인페인팅 같은 사후 편집 기법을 적용하여 시각적 품질과 일관성을 극대화합니다 [6-8].
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## 매 한 줄
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> **"매 latency × cost × quality 의 trilemma 를 step reduction, quantization, compilation 으로 동시 해결"**. 2026 의 production image gen 은 distillation (4-step Schnell, Lightning, LCM), quantization (FP8/INT4), graph compilation (TensorRT, torch.compile), batch fusion 을 통해 50-step 30s → 4-step 0.5s 로 압축한다. 매 quality 손실 은 perceptual eval 에서 < 5%.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **반복적 정교화 (Iterative Refinement):**
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완벽한 프롬프트를 한 번에 작성하기보다는, 단순한 주제와 구도로 시작하여 첫 결과물을 평가한 뒤 점진적으로 수정하는 반복적 접근이 필수적입니다 [1, 2, 9]. 베이스 이미지를 생성한 후, 조명, 스타일, 구도 등 구체적인 세부 사항을 추가하거나 수정하면서 모델과의 협업 과정을 거쳐 결과물을 정교화합니다 [3, 10].
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* **네거티브 프롬프트 (Negative Prompt)의 전략적 활용:**
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단순한 후보정을 넘어 원치 않는 요소(예: 일그러진 손가락, 워터마크, 저화질)를 명시적으로 차단하여 이미지 생성을 제어하는 핵심 수단입니다 [5, 11, 12]. 포괄적으로 "나쁜(bad)"이라는 단어를 쓰기보다, 실제 이미지에서 발생하는 결함을 구체적으로 파악하고 타겟팅된 최소한의 네거티브 용어를 사용하는 것이 가장 효과적입니다 [13-15].
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* **가중치(Weights) 및 매개변수(Parameters) 튜닝:**
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* **Stable Diffusion:** `(단어:1.5)`와 같은 괄호 및 숫자 문법을 사용하여 프롬프트 내 특정 단어의 중요도(가중치)를 세밀하게 조절합니다 [12, 16, 17]. 또한 CFG(Classifier-Free Guidance) 스케일과 샘플링 단계를 조절하여 프롬프트 준수 강도와 이미지의 다양성을 통제합니다 [8, 18].
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* **Midjourney:** 프롬프트 끝에 `--ar`(종횡비), `--s`(스타일화), `--c`(다양성), `--v`(버전) 등의 매개변수를 추가하여 결과물을 통제합니다 [6, 19, 20]. 이미지의 일관성을 높이기 위해 `--sref`(스타일 참조)와 `--cref`, `--oref`(캐릭터 및 옴니 참조)를 사용할 수 있으며, V7에서는 비용을 절감하는 `--draft`(초안) 모드로 시안을 빠르게 생성한 후 우수한 결과물만 고화질로 렌더링하는 워크플로우로 최적화가 가능합니다 [21-24].
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* **DALL-E 3:** 시적인 수사나 복잡한 구문보다는 명확하고 간결한 자연어 지시가 중요하며, 가능한 한 직관적인 그래픽 중심의 언어를 사용해야 최적의 결과물을 얻을 수 있습니다 [25].
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* **사후 편집 및 이미지 확장:**
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프롬프트 수정만으로 해결하기 힘든 부분은 인페인팅(Inpainting, Midjourney의 Vary Region)을 통해 특정 영역만을 다시 생성해 수정할 수 있습니다 [7, 10, 26, 27]. 아웃페인팅(Outpainting)이나 줌 아웃(Zoom Out) 기능을 활용하면 캔버스를 확장하여 구도의 답답함을 해소하고 캔버스 밖의 배경을 자연스럽게 묘사해 낼 수 있습니다 [7, 10, 27].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)|프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)]], [[네거티브 프롬프트 (Negative Prompts)|네거티브 프롬프트 (Negative Prompts)]], [[파라미터 튜닝 (Parameter Tuning)|파라미터 튜닝 (Parameter Tuning)]], [[반복적 정교화 (Iterative Refinement)|반복적 정교화 (Iterative Refinement)]]
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||||
- **Projects/Contexts:** [[Midjourney V7의 Draft Mode 워크플로우|Midjourney V7의 Draft Mode 워크플로우]], [[Stable Diffusion의 가중치 제어 문법|Stable Diffusion의 가중치 제어 문법]], [[DALL-E 3의 자연어 기반 최적화|DALL-E 3의 자연어 기반 최적화]]
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- **Contradictions/Notes:** Stable Diffusion 모델은 전용 네거티브 프롬프트 필드나 가중치 조절을 통해 원치 않는 요소를 훌륭하게 배제할 수 있는 반면 [5, 28], DALL-E 3 모델은 "not", "without", "no"와 같은 부정어 처리에 취약하여 해당 요소를 오히려 이미지에 포함시킬 수 있습니다. 따라서 DALL-E 3 최적화를 위해서는 원치 않는 것을 적기보다 원하는 특성을 긍정어로 명확히 묘사하는 방식이 권장됩니다 [29-31].
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### 매 optimization axes
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- **Steps**: 50 → 4 (distillation).
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- **Precision**: FP32 → FP16 → FP8 → INT4.
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- **Compilation**: eager → torch.compile → TensorRT.
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- **Caching**: KV cache, prompt embed cache, latent cache.
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- **Resolution**: 1024 → progressive (256→512→1024).
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- **Batching**: dynamic batching, continuous batching.
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*Last updated: 2026-04-30*
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### 매 distillation 기법
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- **LCM**: Latent Consistency Model, 4-step.
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- **SDXL Lightning**: 1/2/4/8-step variants.
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- **Hyper-SD**: 1-step possible.
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- **FLUX Schnell**: 4-step out-of-box.
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- **DMD2**: distribution matching, single-step quality.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Realtime gen 의 sub-second UX (Krea, Magnific).
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2. On-device mobile gen (Core ML, MLC).
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3. Mass batch render 의 throughput max.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Step reduction (LCM-LoRA)
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```python
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from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, LCMScheduler
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import torch
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
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"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
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).to("cuda")
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pipe.scheduler = LCMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
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pipe.load_lora_weights("latent-consistency/lcm-lora-sdxl")
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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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# 4-step gen
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img = pipe(prompt, num_inference_steps=4, guidance_scale=1.0).images[0]
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# 50-step (3.5s) → 4-step (0.4s) on A100
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### torch.compile
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```python
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pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)
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pipe.vae.decode = torch.compile(pipe.vae.decode, mode="reduce-overhead")
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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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# warmup
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_ = pipe("warmup", num_inference_steps=4)
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# 1.4-2x speedup after warmup
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```
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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### TensorRT (production)
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```python
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# Export → TensorRT engine
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from polygraphy.backend.trt import EngineFromNetwork, NetworkFromOnnxPath, TrtRunner
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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# 1. ONNX export
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torch.onnx.export(pipe.unet, dummy_inputs, "unet.onnx",
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opset_version=17, dynamic_axes={...})
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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# 2. trtexec build
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# trtexec --onnx=unet.onnx --saveEngine=unet.plan --fp16 --memPoolSize=workspace:8192
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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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# 3. Runtime
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with TrtRunner(EngineFromNetwork(NetworkFromOnnxPath("unet.onnx"))) as r:
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out = r.infer({"sample": x, "timestep": t, "encoder_hidden_states": h})
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# 2-3x faster than torch.compile
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```
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### FP8 quantization (Hopper / Ada)
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||||
```python
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from optimum.quanto import quantize, qfloat8, freeze
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||||
quantize(pipe.transformer, weights=qfloat8, activations=qfloat8)
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||||
freeze(pipe.transformer)
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||||
# memory: 24GB → 13GB; latency: 1.3x faster on H100
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```
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### Prompt embed cache
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||||
```python
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||||
import hashlib, pickle
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from pathlib import Path
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||||
class EmbedCache:
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def __init__(self, dir="./.embed_cache"):
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self.dir = Path(dir); self.dir.mkdir(exist_ok=True)
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||||
def get_or_compute(self, prompt, encoder_fn):
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||||
key = hashlib.sha256(prompt.encode()).hexdigest()
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p = self.dir / f"{key}.pt"
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||||
if p.exists(): return torch.load(p)
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||||
emb = encoder_fn(prompt)
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||||
torch.save(emb, p)
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||||
return emb
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||||
cache = EmbedCache()
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||||
emb = cache.get_or_compute(prompt, pipe.encode_prompt)
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||||
# repeat prompt: skip text encoder entirely
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```
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### Continuous batching (server)
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||||
```python
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# vLLM-style continuous batching for diffusion (sdxl-batched-server)
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from collections import deque
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import asyncio
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||||
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||||
class BatchedServer:
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def __init__(self, max_batch=8, wait_ms=20):
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||||
self.q = deque(); self.max_batch = max_batch; self.wait_ms = wait_ms
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||||
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||||
async def submit(self, prompt):
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||||
fut = asyncio.Future(); self.q.append((prompt, fut))
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||||
return await fut
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||||
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||||
async def loop(self):
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while True:
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||||
await asyncio.sleep(self.wait_ms/1000)
|
||||
if not self.q: continue
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||||
batch = [self.q.popleft() for _ in range(min(len(self.q), self.max_batch))]
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||||
prompts = [p for p,_ in batch]
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||||
imgs = pipe(prompts).images
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||||
for (_, fut), img in zip(batch, imgs): fut.set_result(img)
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```
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||||
### Progressive resolution
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```python
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||||
# Cascade: 256 → 512 → 1024
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img_lo = pipe(prompt, height=256, width=256, num_inference_steps=8).images[0]
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||||
img_md = img2img_pipe(prompt, image=img_lo, strength=0.5,
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||||
height=512, width=512, num_inference_steps=8).images[0]
|
||||
img_hi = img2img_pipe(prompt, image=img_md, strength=0.3,
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||||
height=1024, width=1024, num_inference_steps=8).images[0]
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||||
# Total cost < single-pass 1024
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||||
```
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||||
### MLX (Apple Silicon)
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||||
```python
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||||
import mlx.core as mx
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||||
from mlx_diffusion import StableDiffusion
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||||
|
||||
sd = StableDiffusion("stabilityai/sdxl-turbo", float16=True)
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||||
img = sd.generate("a cat", n_steps=4, n_images=4)
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# M3 Max: 4-step 1024px in ~1.2s
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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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| latency critical | distill (4-step) + TensorRT |
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| memory tight | FP8/INT4 quantize |
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| Apple device | MLX |
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| repeat prompts | embed cache |
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| many concurrent | continuous batch |
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| highest quality | full 50-step + xformers |
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**기본값**: 4-step LCM/Lightning + torch.compile + FP16, escalate to TRT for >10 RPS.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[AI Image Generation]] · [[ML Inference Optimization]]
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||||
- 변형: [[LCM Distillation]] · [[Model Quantization]]
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||||
- 응용: [[Realtime Image Gen]] · [[Edge ML Deployment]]
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||||
- Adjacent: [[TensorRT]] · [[torch.compile]] · [[오픈소스 이미지 모델 미세 조정 및 배포]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: bottleneck profiling interpretation, kernel fusion plan, deploy config.
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**언제 X**: low-level CUDA kernel writing — Triton/cutlass docs 직접 참조.
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## ❌ 안티패턴
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- **Optimize before profile**: nvtx/torch profiler 없이 추측.
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- **Over-distillation**: 1-step 이라 quality cliff — perceptual eval 누락.
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- **Quantize without calib**: dynamic quant 만으로 quality 폭락.
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- **Single-process bottleneck**: GIL 무시한 sync server.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (LCM paper Luo 2023, SDXL Lightning ByteDance 2024, NVIDIA TRT-LLM docs).
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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 — distillation + quantize + compile stack. |
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