[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,99 +2,33 @@
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id: wiki-2026-0508-v7-draft-mode-workflow
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title: V7 Draft Mode Workflow
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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status: duplicate
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canonical_id: midjourney
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duplicate_of: "[[Midjourney]]"
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aliases: []
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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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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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confidence_score: 0.9
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, midjourney, image-gen]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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# [[V7 Draft Mode Workflow|V7 Draft Mode Workflow]]
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# V7 Draft Mode Workflow
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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Midjourney V7에서 새롭게 도입된 'Draft Mode(초안 모드)'는 프롬프트 엔지니어링 및 이미지 생성 파이프라인의 효율성을 극대화하는 핵심 기능입니다 [1]. `--draft` 매개변수를 사용하여 표준 렌더링 대비 약 10배 빠른 속도와 절반의 GPU 비용으로 초기 컨셉 이미지를 신속하게 생성할 수 있습니다 [1-3]. 이를 통해 작업자는 본격적인 고품질 렌더링에 앞서 다양한 프롬프트 아이디어를 저비용으로 테스트하고 가장 유망한 방향성을 미리 선별할 수 있습니다 [4, 5].
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> **이 문서는 [[Midjourney]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **비용 및 생성 속도 최적화**
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V7의 Draft Mode는 기존 생성 방식보다 약 10배 빠르며, GPU 비용을 절반 수준으로 절감합니다 [1, 2]. 사용자는 제한된 월간 'Fast' 시간을 낭비하지 않으면서도, 약간 낮은 해상도의 프리뷰를 빠르게 생성해 프롬프트의 의도를 점검하고 완성해 나갈 수 있습니다 [4, 6].
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## 핵심 요약 (specialization aspects)
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- **Draft mode**: V7 의 fast iteration mode — 매 4× faster, 매 ½ GPU cost 의 quality.
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- **Workflow**: prompt → draft (4 variants) → upscale chosen → refine with vary/remix.
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- **Conversational mode**: V7 voice/text iteration — 매 "make it darker" 같은 incremental edits.
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- 매 production hero shot 의 X — 매 ideation phase 에서 사용.
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* **권장되는 단계적 워크플로우 (Staged Process)**
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모든 프롬프트를 곧바로 최종 에셋으로 생성하는 방식은 비용이 많이 들고 비효율적입니다 [5]. 따라서 V7 환경에서는 Draft Mode를 활용한 다음과 같은 검토 루프(Review loop) 기반의 워크플로우가 권장됩니다 [7].
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1. **초기 탐색:** 다양한 프롬프트와 종횡비를 사용하여 저렴한 비용으로 여러 개의 Draft 시안을 대량으로 생성합니다 [5].
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2. **선별 작업:** 생성된 러프 컨셉(Rough concepts) 중 가장 유망한 구도와 방향성을 사용자나 팀의 리뷰어가 선별합니다 [2, 5].
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3. **고품질 렌더링:** 선택된 후보 이미지에만 전체 해상도(Full-resolution) 파라미터를 적용하여 최종 결과물로 승격(Promote)시킵니다 [5, 6].
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4. **반복 및 재사용:** 후속 수정 작업을 위해 성공적인 결과물의 시드(Seed)와 참조(References) 정보를 저장하여 재사용합니다 [5, 8].
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Midjourney]] (canonical)
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* **시스템 및 제품 로직 설계의 이점**
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Draft Mode는 단순한 UI 기능을 넘어 기업 및 개발팀의 비용 통제 원형(cost-control primitive)으로 작용합니다 [1]. 이미지 생성 과정을 단계적으로 분리함으로써, 고비용의 향상 작업을 진행하기 전에 안전하지 않거나 브랜드 가이드라인에 맞지 않는 결과물을 미리 거르거나 인간의 리뷰 단계를 삽입하기가 훨씬 용이해집니다 [7].
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[Midjourney Parameters|Midjourney Parameters]], [[Iterative Prompting|Iterative Prompting]]
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- **Projects/Contexts:** Midjourney V7 API Workflow, Image-Generation Product Flow
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- **Contradictions/Notes:** 소스에 관련 정보가 부족합니다. (제공된 소스들 사이에서 V7 Draft Mode의 기능이나 효용성에 대해 상충되는 의견이나 모순점은 발견되지 않았습니다.)
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*Last updated: 2026-04-30*
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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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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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
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Reference in New Issue
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