[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,75 +2,165 @@
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id: wiki-2026-0508-parameter-control
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title: Parameter Control
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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: [Hyperparameter-Control, Sampler-Control, Adaptive-Parameters]
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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: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [hyperparameter, sampling, control, training, generative-ai]
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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: pytorch-vllm
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# [[Parameter Control|Parameter Control]]
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# Parameter Control
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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파라미터 제어(Parameter Control)는 AI 이미지 생성 시 자연어 프롬프트만으로는 조절하기 어려운 이미지의 기술적, 미학적 요소를 세밀하게 제어하기 위해 사용하는 추가 명령어 체계입니다 [1, 2]. 주로 텍스트 프롬프트의 끝에 하이픈(`--`)과 함께 추가되거나, 괄호 및 숫자 가중치 형태로 텍스트 내에 입력됩니다 [1, 3]. 이를 통해 사용자는 이미지의 종횡비, 예술적 스타일의 강도, 무작위성, 특정 요소의 배제 등을 명확하고 정확하게 설정할 수 있습니다 [1, 3, 4].
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## 매 한 줄
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> **"매 fixed config → 매 dynamic schedule"**. Parameter control 은 training / inference / game system 의 knob (learning rate, temperature, difficulty) 을 매 시간/state 에 따라 adaptively 변경하는 전략. 매 generative AI 의 sampler param (temp/top-p/top-k), RL 의 exploration ε, game 의 dynamic balancing 모두 같은 framework.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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**미드저니(Midjourney)의 파라미터 제어**
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* **기본 문법**: 파라미터는 항상 텍스트 프롬프트의 가장 마지막에 위치해야 합니다 [1, 5, 6]. 이중 하이픈(`--`)으로 시작하며, 파라미터 이름과 지정할 값을 띄어쓰기로 구분하여 입력합니다. 이때 하이픈 사이나 파라미터에 구두점을 사용해서는 안 됩니다 [6].
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* **주요 매개변수 종류**:
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* **종횡비 (`--ar` 또는 `--aspect`)**: 이미지의 가로세로 비율을 조정합니다(예: `--ar 16:9`) [1, 3]. V7 모델에서는 최대 14:1의 파노라마 비율까지 지원합니다 [7].
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* **스타일화 (`--s` 또는 `--stylize`)**: 미드저니 고유의 예술적 개입 강도를 0에서 1000 사이의 수치로 조절합니다. 값이 높을수록 예술적 해석이 강해지고 낮을수록 텍스트 지시에 충실해집니다 [7, 8].
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* **혼돈 (`--c` 또는 `--chaos`)**: 0에서 100 사이의 값으로 설정하며, 초기 생성되는 4장의 결과물 간의 무작위성과 시각적 다양성을 높입니다 [4, 9].
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* **제외/부정 (`--no`)**: 이미지에서 원하지 않는 요소를 명시적으로 제거할 때 사용합니다 [4, 10].
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* **참조 제어 (`--sref`, `--cref`, `--oref`)**: 스타일 참조(`--sref`)는 이미지의 색감과 분위기를 복제하고, 캐릭터 참조(`--cref`)는 인물의 일관성을 유지합니다 [7, 8, 11]. 특히 V7에 도입된 옴니 참조(`--oref`)는 사물과 주체의 고유한 형태적 정체성까지 다른 환경에 재현해 냅니다 [7, 12].
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* **기타 제어**: 이미지 해상도와 렌더링 시간을 결정하는 품질(`--q`), 이미지 노이즈의 일관성을 유지하는 시드(`--seed`), 생성 과정을 도중에 멈추는 중단(`--stop`), 모델 버전을 지정하는 버전(`--v`) 등이 있습니다 [9, 13].
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## 매 핵심
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**스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)의 가중치 제어 (Prompt Weights)**
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* **문법 및 가중치 조절**: 특정 단어나 구문의 중요도를 조절하기 위해 숫자를 직접 지정하는 `(keyword:factor)` 형태나 기호를 사용합니다 [2, 14]. `+` 기호는 가중치를 1.1배로 증가시키며, `-` 기호는 0.9배로 감소시킵니다(예: `(word)+`, `(word)-`) [14, 15].
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* **다중 단어 그룹화**: 여러 단어로 이루어진 구문에 동일한 가중치를 부여하고 싶을 때는 괄호 `()`를 사용하여 그룹화합니다 [14, 16]. 예를 들어 `(in the style of Tamara Łempicka)++`와 같이 적용할 수 있습니다 [16].
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* **CFG Scale 제어**: 모델이 긍정적 및 부정적 프롬프트 조건(Conditioning)을 얼마나 강력하게 따를지 결정하는 매개변수로, 제어의 전체적인 강도를 조정하는 데 필수적인 역할을 합니다 [17, 18].
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### 매 3 도메인
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1. **ML training**: lr schedule (cosine, warmup), weight decay, dropout 의 adaptive.
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2. **Generative inference**: temperature, top-p, top-k, repetition penalty 의 per-token 조정.
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3. **Game balance**: dynamic difficulty adjustment (DDA), procedural generation 의 parameter.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Midjourney|Midjourney]], [[Stable Diffusion|Stable Diffusion]], [[Prompt Weights|Prompt Weights]], [[Negative Prompt|Negative Prompt]]
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- **Projects/Contexts:** [[image prompt 작성 방법|image prompt 작성 방법]]
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- **Contradictions/Notes:** 이미지 생성 플랫폼별로 파라미터를 제어하는 문법 규칙에 차이가 있습니다. 미드저니는 주로 프롬프트 끝에 이중 하이픈(`--`)을 붙이는 전용 매개변수 방식을 취하는 반면, 스테이블 디퓨전은 프롬프트 텍스트 내에서 괄호와 숫자, `+`/`-` 기호를 이용해 텍스트 토큰(단어) 자체의 가중치를 직접 조절하는 방식을 사용합니다 [2, 6, 7].
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### 매 control 의 3 mode (Eiben & Smit)
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- **Deterministic**: fixed schedule (cosine LR, ε-decay).
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- **Adaptive**: feedback-based (loss plateau → reduce lr).
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- **Self-adaptive**: parameter 를 의 일부 model state 로 학습 (CMA-ES σ, learnable temperature).
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*Last updated: 2026-04-30*
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### 매 응용
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1. LLM serving 의 per-request sampler tuning.
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2. RL 의 entropy coefficient 의 auto-tuning (SAC).
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3. Diffusion 의 CFG scale schedule.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### LR scheduler (PyTorch)
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```python
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import torch
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from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR, LambdaLR
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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opt = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=3e-4)
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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# Warmup + cosine
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def lr_lambda(step):
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warmup = 1000
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if step < warmup:
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return step / warmup
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progress = (step - warmup) / (TOTAL - warmup)
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return 0.5 * (1 + math.cos(math.pi * progress))
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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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sched = LambdaLR(opt, lr_lambda)
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### vLLM sampler params (per-request)
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```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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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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llm = LLM("meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct")
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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creative = SamplingParams(temperature=0.9, top_p=0.95, top_k=50,
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repetition_penalty=1.1, max_tokens=512)
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factual = SamplingParams(temperature=0.2, top_p=0.9, top_k=20,
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max_tokens=256)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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llm.generate("Write a poem.", creative)
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llm.generate("Capital of FR?", factual)
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Adaptive temperature (entropy targeting)
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```python
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def adaptive_temp(logits, target_entropy=2.5, iters=10):
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T = 1.0
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for _ in range(iters):
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p = softmax(logits / T)
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H = -(p * log(p)).sum()
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T *= (target_entropy / H) ** 0.5
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return T
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```
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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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### SAC entropy coefficient (self-adaptive)
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```python
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# learnable log_alpha targets a fixed entropy
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log_alpha = torch.zeros(1, requires_grad=True, device=dev)
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alpha_opt = torch.optim.Adam([log_alpha], lr=3e-4)
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target_H = -action_dim # heuristic
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# per gradient step
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alpha = log_alpha.exp()
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loss_alpha = -(log_alpha * (logp.detach() + target_H)).mean()
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alpha_opt.zero_grad(); loss_alpha.backward(); alpha_opt.step()
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```
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### Dynamic difficulty (game)
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||||
```python
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class DDA:
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def __init__(self, target_winrate=0.55, lr=0.05):
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||||
self.diff = 0.5
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self.target = target_winrate
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||||
self.lr = lr
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||||
def update(self, won: bool):
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||||
self.diff += self.lr * (int(won) - self.target)
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||||
self.diff = max(0.0, min(1.0, self.diff))
|
||||
```
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||||
### CFG scale schedule (diffusion)
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||||
```python
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def cfg_schedule(t, total, base=7.5):
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# higher CFG early, taper late (Karras schedule trick)
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progress = t / total
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return base * (1 - 0.3 * progress)
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```
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### Plateau-based lr reduction
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||||
```python
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||||
sched = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
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opt, mode="min", factor=0.5, patience=3, min_lr=1e-6)
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||||
for epoch in range(EPOCHS):
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||||
val_loss = evaluate()
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||||
sched.step(val_loss)
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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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| 매 known schedule | deterministic (cosine, exponential) |
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| 매 unknown convergence | adaptive (ReduceLROnPlateau) |
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| 매 RL entropy / GAN balance | self-adaptive (learnable param) |
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| 매 LLM serving | per-request sampler config |
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| 매 game | DDA with target metric |
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**기본값**: warmup + cosine for training, temp=0.7/top-p=0.95 for chat LLM.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Hyperparameter-Tuning]] · [[Optimization]]
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- 변형: [[Learning-Rate-Schedule]] · [[Dynamic-Difficulty-Adjustment]]
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||||
- 응용: [[LLM-Sampling]] · [[Reinforcement-Learning]] · [[Diffusion-Sampling]]
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||||
- Adjacent: [[CMA-ES]] · [[SAC]] · [[Bayesian-Optimization]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 inference profile 분기 (creative vs factual), per-stage training 의 schedule 추천.
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**언제 X**: 매 first prototype — fixed default 로 시작, control 은 나중.
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## ❌ 안티패턴
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- **No warmup**: 매 large LR 로 시작 → loss spike.
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- **Fixed temp for all tasks**: factual 에 0.9, creative 에 0.1 같은 mismatch.
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- **DDA without floor/ceiling**: difficulty 가 unbounded drift.
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- **Self-adaptive without target**: learnable param 이 collapse (alpha → 0).
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (PyTorch 2.5, vLLM 0.6, SAC paper Haarnoja 2018).
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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 — unified ML/inference/game parameter control |
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Reference in New Issue
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