[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,75 +1,302 @@
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id: wiki-2026-0508-commercial-ai-art-production
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id: wiki-2026-0508-commercial-ai-art
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title: Commercial AI Art Production
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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: [commercial AI art, AI for marketing, brand asset AI, draft mode, AI ad creative, Adobe Firefly]
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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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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [generative-ai, commercial, marketing, midjourney, dalle, firefly, brand, copyright, license]
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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: prompt + design
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framework: Midjourney / DALL-E 3 / Stable Diffusion / Firefly / Flux
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# [[Commercial AI Art Production|Commercial AI Art Production]]
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# Commercial AI Art Production
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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상업적 AI 아트 제작(Commercial AI Art Production)은 생성형 AI 모델(Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion, Adobe Firefly 등)을 활용하여 광고, 제품 목업, 소셜 미디어 포스트, 로고 및 브랜드 에셋과 같은 상업용 시각 자료를 생성하는 과정이다 [1-3]. 효율적인 상업용 아트 제작을 위해서는 명확한 피사체, 조명, 스타일이 포함된 프롬프트 엔지니어링이 필수적이며 [4, 5], 반복적인 수정과 일관성 유지를 통해 전문적인 품질을 확보해야 한다 [6, 7]. 최근에는 드래프트 모드(Draft Mode) 등 작업 비용과 속도를 최적화하는 파이프라인을 구축하여 상업적 콘텐츠 공급망에 AI를 통합하는 추세이다 [8, 9].
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## 매 한 줄
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> **"매 ad / mockup / brand asset 의 AI 의 production"**. 매 prompt engineering + 매 reference + 매 draft mode + 매 license-aware. 매 modern: 매 Midjourney V7 draft, 매 Adobe Firefly (commercial-safe), 매 Flux 의 photoreal. 매 typography 의 still 의 manual.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **상업적 목적을 위한 프롬프트 구조화**
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상업용 프롬프트는 피사체(제품이나 인물), 환경, 조명, 스타일을 구체적이고 명확하게 지정해야 한다 [4, 10]. 예를 들어 제품 샷의 경우 "전문적인 제품 사진(professional product photography)", "스튜디오 조명(studio lighting)", "매끄러운 배경(seamless white)"과 같은 명확한 사진 및 조명 용어를 포함하여 상업적 느낌을 강조하는 것이 매우 중요하다 [1, 11-13]. 복잡하고 시적인 묘사보다는 간결하고 명료한 지시가 효과적이다 [14, 15].
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## 매 핵심
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* **플랫폼별 상업적 활용 전략**
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||||
* **Midjourney:** 고품질의 미학적 제품 목업, 캠페인 무드보드, 라이프스타일 샷 제작에 탁월하다 [11, 16]. `--sref`(스타일 참조)와 `--cref`(캐릭터 참조) 파라미터를 사용해 브랜드나 모델의 시각적 일관성을 유지할 수 있다 [17-19]. 특히 V7에서는 `--draft`(드래프트 모드)를 통해 저비용으로 여러 시안을 빠르게 테스트하고, 사용자가 선택한 시안을 고품질로 변환하는 효율적인 상업용 파이프라인 구축이 가능하다 [8, 9, 20].
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||||
* **DALL-E 3:** 텍스트 렌더링 능력이 뛰어나고 지시 사항을 정확하게 따르기 때문에 로고 디자인, 인포그래픽, 소셜 미디어 그래픽 등 텍스트 삽입이 필요하거나 구성의 제어가 중요한 상업 콘텐츠 제작에 적합하다 [2, 21, 22].
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||||
* **Stable Diffusion:** 클라이언트 작업이나 프로덕션 파이프라인에서 일관되고 사용 가능한 대량의 이미지가 필요할 때 유리하다 [7]. 네거티브 프롬프트(Negative Prompt)를 통해 워터마크, 텍스트, 해부학적 오류 등 상업적 결함을 사전에 효과적으로 통제해야 한다 [7, 23].
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||||
### 매 commercial use case
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1. **Product mockup**: 매 e-commerce.
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2. **Ad creative**: 매 social, banner.
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3. **Brand asset**: 매 hero image, banner.
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4. **Social media**: 매 daily post.
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5. **Logo / icon**.
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6. **Storyboard / pre-vis**.
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7. **Editorial illustration**.
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8. **Game asset**.
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||||
* **타이포그래피 및 로고 처리 팁**
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||||
일부 모델을 제외한 대부분의 인공지능은 텍스트나 브랜드 로고를 길고 정확하게 구현하는 데 여전히 한계가 있다 [24]. 따라서 Midjourney 등에서는 프롬프트에 `--no text`나 `--no logo` 파라미터를 추가하여 가짜 텍스트나 의미 없는 문자가 생성되는 것을 방지하고, 이후 전문적인 디자인 툴에서 실제 타이포그래피나 로고를 합성하는 방식이 권장된다 [11, 24-26].
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### 매 platform 별 strength
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| Platform | Strength | Weakness |
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|---|---|---|
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| Midjourney | 매 aesthetic, mood | Text, exact spec |
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| DALL-E 3 | Text in image, follow instruction | Stylization |
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| Flux | Photoreal, text | Newer / less ecosystem |
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||||
| Stable Diffusion | Customizable, batch | Setup complexity |
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||||
| Adobe Firefly | Commercial-safe (no copyright issue) | Mid quality |
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||||
* **안전성 및 저작권 준수**
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||||
상업적 창작물은 SFW(안전한 콘텐츠)를 유지해야 하며, 타인의 지식재산권(IP)을 존중하여 생성해야 한다 [26, 27].
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||||
### 매 prompt structure (commercial)
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```
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[Subject]: 매 product / person.
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||||
[Setting]: 매 environment.
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[Lighting]: 매 studio / natural / dramatic.
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[Style]: 매 photorealistic / minimalist / editorial.
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||||
[Composition]: 매 rule of thirds / centered.
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||||
[Quality]: 매 4k, professional photography.
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[Negative]: 매 blurry, watermark, deformed.
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```
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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||||
- **Related Topics:** [[Prompt Structure|Prompt Structure]], [[Negative Prompts|Negative Prompts]], [[Style Reference|Style Reference]], [[Character Reference|Character Reference]], [[매개변수 (Parameters)|Parameters]]
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||||
- **Projects/Contexts:** E-commerce Product Mockups, Social Media Graphic Design, Brand Identity and Logo Design
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||||
- **Contradictions/Notes:** 소스에 따르면 DALL-E 3는 이미지 내 텍스트 렌더링에 탁월하여 로고나 인포그래픽의 텍스트 표기 작업에 유리하지만 [2, 22], Midjourney 등은 텍스트 생성에 무작위 기호가 나오는 경우가 잦아 `--no text` 파라미터를 사용한 뒤 외부 디자인 툴을 이용해 텍스트를 따로 추가하는 것이 권장된다는 점에서 플랫폼 간 텍스트 처리 방식에 차이가 존재한다 [24, 26, 28].
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||||
### Midjourney V7 Draft Mode
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||||
- 매 4× faster, 매 1/4 cost.
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||||
- 매 multiple iteration의 affordable.
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||||
- 매 winner 의 high-quality re-render.
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||||
- 매 commercial pipeline 의 game-changer.
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||||
*Last updated: 2026-04-30*
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### Typography (handle separately)
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||||
- 매 most AI 의 text 의 weak (DALL-E 3, Flux 의 better).
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||||
- 매 `--no text` (Midjourney).
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||||
- 매 후작업: Photoshop, Figma 의 text overlay.
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||||
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||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### Brand consistency
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||||
- [[Brand Consistency Maintenance]] 참조.
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||||
- 매 sref / cref / IP-Adapter / LoRA.
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||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
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||||
- *(TODO)*
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### License + copyright
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||||
- **Midjourney**: 매 paid tier 만 commercial.
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||||
- **DALL-E 3**: OpenAI ToS — 매 commercial OK.
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||||
- **Stable Diffusion**: 매 model license 의 dependent.
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||||
- **Adobe Firefly**: 매 commercial-safe (Adobe Stock train).
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||||
- **Getty / Adobe Stock**: 매 indemnification.
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
### 매 안전 (SFW + IP)
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- 매 prompt 의 celebrity / IP 의 X (legal).
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- 매 generated 의 trademark check.
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||||
- 매 client 의 legal review.
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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## 💻 패턴
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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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||||
### Product mockup prompt (e-commerce)
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||||
```
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||||
Professional product photography,
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||||
[product description],
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||||
on seamless white background,
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||||
soft studio lighting from front-left,
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||||
shot with 50mm lens at f/2.8,
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||||
high-end commercial photography style,
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||||
sharp focus on product,
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||||
8k resolution, hero image
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||||
--ar 1:1 --stylize 100 --no text
|
||||
```
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||||
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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||||
### Ad creative (lifestyle)
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||||
```
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||||
Lifestyle photography of [target demo] enjoying [product],
|
||||
shot at [location], golden hour lighting,
|
||||
authentic candid moment, shallow depth of field,
|
||||
shot with 35mm lens,
|
||||
professional editorial photography style
|
||||
--ar 16:9 --stylize 200
|
||||
```
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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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||||
### Banner (text-heavy via DALL-E 3)
|
||||
```
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||||
Marketing banner for "ACME Cloud Storage",
|
||||
clean modern design, blue and white palette,
|
||||
include the text "Save 50% on Annual Plans" prominently,
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||||
geometric patterns, professional tech aesthetic,
|
||||
16:9 aspect ratio
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||||
```
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||||
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||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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||||
### Brand consistency (Midjourney)
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||||
```
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||||
[product description]
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||||
--sref https://my-cdn/brand-style-1.jpg
|
||||
--sref https://my-cdn/brand-style-2.jpg
|
||||
--sw 200
|
||||
--ar 4:5 --stylize 100
|
||||
```
|
||||
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
|
||||
- **정책 변화:** 없음
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||||
### Draft → Final pipeline (Midjourney V7)
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||||
```ts
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||||
// 매 1. 매 draft 의 N variations (cheap)
|
||||
const drafts = await mj.generate({
|
||||
prompt: brandPrompt,
|
||||
draft: true,
|
||||
count: 16,
|
||||
});
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
|
||||
// 매 2. 매 human 의 select
|
||||
const selected = await humanSelect(drafts);
|
||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
|
||||
// 매 3. 매 high-quality re-render
|
||||
const finals = await Promise.all(
|
||||
selected.map(d => mj.upscale(d, { quality: 'high' })),
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Stable Diffusion batch (Flux + IP-Adapter)
|
||||
```python
|
||||
from diffusers import FluxPipeline
|
||||
import torch
|
||||
|
||||
pipe = FluxPipeline.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
|
||||
pipe.load_ip_adapter('XLabs-AI/flux-ip-adapter')
|
||||
|
||||
brand_ref = Image.open('brand_style.jpg')
|
||||
products = ['shoe', 'jacket', 'bag']
|
||||
|
||||
results = []
|
||||
for product in products:
|
||||
img = pipe(
|
||||
prompt=f'professional product photo of {product}, white background, studio',
|
||||
ip_adapter_image=brand_ref,
|
||||
ip_adapter_scale=0.6,
|
||||
guidance_scale=3.5,
|
||||
num_inference_steps=30,
|
||||
).images[0]
|
||||
results.append(img)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Adobe Firefly (commercial-safe)
|
||||
```python
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
# 매 Firefly API
|
||||
response = requests.post(
|
||||
'https://firefly-api.adobe.io/v3/images/generate',
|
||||
headers={
|
||||
'Authorization': f'Bearer {token}',
|
||||
'X-API-Key': api_key,
|
||||
},
|
||||
json={
|
||||
'prompt': 'professional product photography of red sneakers',
|
||||
'numVariations': 4,
|
||||
'size': {'width': 2048, 'height': 2048},
|
||||
'styles': {'presets': ['photo']},
|
||||
'seeds': [42],
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Negative prompt (avoid commercial defects)
|
||||
```
|
||||
NEGATIVE_DEFECTS = "blurry, low quality, jpeg artifacts, watermark, signature, " + \
|
||||
"deformed hands, extra fingers, distorted face, asymmetric eyes, " + \
|
||||
"amateur, snapshot, low resolution"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### License + provenance check
|
||||
```python
|
||||
def commercial_use_check(image, generation_metadata):
|
||||
issues = []
|
||||
|
||||
# 매 platform license
|
||||
if generation_metadata['platform'] == 'midjourney':
|
||||
if not generation_metadata['user_subscription'] == 'paid':
|
||||
issues.append('Midjourney requires paid tier for commercial.')
|
||||
|
||||
# 매 model license
|
||||
if 'sd' in generation_metadata['model']:
|
||||
if 'creativeml' in generation_metadata.get('license', ''):
|
||||
issues.append('Check CreativeML license restrictions.')
|
||||
|
||||
# 매 trademark check (manual)
|
||||
if contains_logo(image):
|
||||
issues.append('Manual trademark review required.')
|
||||
|
||||
# 매 C2PA provenance
|
||||
if not has_c2pa_manifest(image):
|
||||
issues.append('Missing C2PA — consider adding for transparency.')
|
||||
|
||||
return issues
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Production batch script
|
||||
```python
|
||||
import csv
|
||||
|
||||
def batch_commercial(brief_csv):
|
||||
with open(brief_csv) as f:
|
||||
briefs = list(csv.DictReader(f))
|
||||
|
||||
for brief in briefs:
|
||||
prompt = build_prompt_from_brief(brief)
|
||||
drafts = generate_drafts(prompt, n=8)
|
||||
save_drafts_for_review(brief['id'], drafts)
|
||||
|
||||
print(f'Generated {len(briefs)} draft sets. Review at /drafts.')
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Cost monitoring
|
||||
```python
|
||||
class GenerationCostTracker:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.costs = []
|
||||
|
||||
def log(self, platform, mode, count):
|
||||
unit_cost = COST_TABLE[platform][mode] # 매 매 image
|
||||
self.costs.append({
|
||||
'platform': platform,
|
||||
'mode': mode,
|
||||
'count': count,
|
||||
'cost': count * unit_cost,
|
||||
'date': datetime.now(),
|
||||
})
|
||||
|
||||
def daily(self):
|
||||
today = [c for c in self.costs if c['date'].date() == date.today()]
|
||||
return sum(c['cost'] for c in today)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 결정 기준
|
||||
| 사용처 | Tool |
|
||||
|---|---|
|
||||
| Hero image | Midjourney + draft pipeline |
|
||||
| Logo / text-in-image | DALL-E 3 |
|
||||
| Photoreal product | Flux |
|
||||
| Bulk variation | SD + IP-Adapter |
|
||||
| Commercial-safe | Adobe Firefly |
|
||||
| Brand mascot | Midjourney `--cref` or LoRA |
|
||||
| Concept art | Midjourney |
|
||||
|
||||
**기본값**: Midjourney (draft → final) + DALL-E 3 (text) + Firefly (safe). 매 brand = sref / LoRA.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[AI-Image-Generation]] · [[Marketing]] · [[Branding]]
|
||||
- 변형: [[Brand Consistency Maintenance]] · [[ChatGPT_Emoticon_Prompt_Engineering]]
|
||||
- 응용: [[Midjourney]] · [[DALL-E]] · [[Flux]] · [[Adobe-Firefly]] · [[Stable-Diffusion]]
|
||||
- Adjacent: [[Authenticity]] · [[Arts]] · [[CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)]] · [[AI-backed-Image-Generation-Workflow]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: 매 brand asset 매 production. 매 ad campaign. 매 catalog. 매 social media.
|
||||
**언제 X**: 매 fine art (artist 의 expression). 매 license unclear (legal review).
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **No license check**: 매 ToS violation.
|
||||
- **Celebrity / IP 의 prompt**: 매 lawsuit risk.
|
||||
- **Text-heavy on Midjourney**: 매 후작업 의 X.
|
||||
- **Single platform monoculture**: 매 same-look.
|
||||
- **No human review**: 매 brand 의 off.
|
||||
- **No draft mode (Midjourney V7)**: 매 cost 폭발.
|
||||
- **No C2PA disclosure**: 매 audience 의 trust.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (Midjourney docs, OpenAI ToS, Adobe Firefly commercial-safe claim).
|
||||
- 신뢰도 B.
|
||||
- Related: [[Brand Consistency Maintenance]] · [[Authenticity]] · [[CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)]] · [[Arts]] · [[AI-backed-Image-Generation-Workflow]].
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
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||||
| 날짜 | 변경 |
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||||
|---|---|
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| 2026-04-30 | Auto-mapped |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — platform comparison + draft mode + 매 product / batch / Firefly code |
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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