feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Prompt_Weighting.md

@@ -1,13 +1,26 @@
 ---
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-prompt-weighting
+title: Prompt Weighting
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
+canonical_id: self
+aliases: []
+duplicate_of: none
+source_trust_level: A
+confidence_score: 0.92
 tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
-title: [[Prompt Weighting|Prompt Weighting]]
-last_updated: 2026-05-02
+raw_sources: []
+last_reinforced: 2026-05-08
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
+tech_stack:
+  language: unspecified
+  framework: unspecified
 ---
 
 # [[Prompt Weighting|Prompt Weighting]]
 
-## 📌 Brief Summary
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 Prompt Weighting(프롬프트 가중치)은 AI 이미지 생성 시 프롬프트 내 특정 단어나 구문에 부여되는 중요도를 조절하여 결과물을 제어하는 기법이다 [1, 2]. 가중치를 높이면 특정 요소가 강조되고, 낮추면 해당 요소의 영향력이 줄어든다 [1]. 기본 가중치는 1로 설정되며, 모델과 인터페이스에 따라 괄호, 기호(`+/-`), 콜론(`::`) 등 다양한 문법이 사용된다 [1-3]. 이 기법은 상대적인 시각적 개념을 혼합하거나 세밀한 디테일을 조정하는 데 필수적이다 [4].
 
 ---
@@ -22,7 +35,7 @@ Prompt Weighting(프롬프트 가중치)은 AI 이미지 생성 시 프롬프트
 
 **프롬프트 가중치(Prompt Weighting)**는 AI 이미지 생성 시 특정 단어나 구절이 최종 결과물에 미치는 영향력을 수치나 기호로 조절하는 핵심 기법이다 [1, 2]. 사용자는 이를 통해 이미지 내 특정 요소의 비중을 강조하거나 약화시키며, 복합적인 프롬프트 간의 균형을 세밀하게 제어할 수 있다 [1, 3, 4]. AI 모델(예: 스테이블 디퓨전, 미드저니 등)마다 고유한 문법 체계를 사용하며, 과도한 가중치 부여는 이미지 품질 저하나 왜곡을 초래할 수 있으므로 적절한 수준의 제어가 필수적이다 [1, 5, 6].
 
-## 📖 Core Content
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 * **가중치의 기본 원리:**
 가중치는 프롬프트의 특정 부분이 이미지에 미치는 영향을 수치로 제어한다 [1]. **기본 가중치 값은 1**이며, 1보다 큰 숫자(예: 1.1~2)를 입력하면 해당 요소가 강조되고, 0에서 0.9 사이의 숫자를 입력하면 그 영향력이 약화된다 [1]. 0보다 작은 음수 가중치는 일반적으로 권장되지 않으며, 의도치 않은 기괴한 결과를 초래할 수 있다 [5]. 또한 특정 단어에 **지나치게 높은 가중치를 부여하면 오히려 이미지가 깨지거나 품질이 저하될 위험**이 있다 [1, 6].
 
@@ -73,10 +86,10 @@ Prompt Weighting(프롬프트 가중치)은 AI 이미지 생성 시 프롬프트
 *   **과도한 가중치(예: 2.0 이상)는 단일 프롬프트를 너무 강하게 만들어 전체 렌더링을 망치거나** 심각한 왜곡 및 아티팩트(예: 파란색 노이즈)를 유발할 수 있다 [16, 17]. 포괄적인 의미를 가진 단어에 너무 공격적인 가중치를 부여하면 새로운 문제들이 발생할 확률이 높다 [6].
 *   여러 시각적 개념이 충돌하지 않도록 모델을 사용할 때는 **0.5~0.7의 안전한 범위**에서 시작하거나 1.5 이하의 완만한 가중치를 사용하여 점진적으로 조정하는 것이 권장된다 [5, 15].
 
-## ⚖️ Trade-offs & Caveats
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 No trade-offs available.
 
-## 🔗 Knowledge Connections
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - **Related Topics:** [[Negative Prompts|Negative Prompts]], [[Stable Diffusion|Stable Diffusion]], [[Midjourney|Midjourney]]
 - **Projects/Contexts:** AI Image Generation Output Control
 - **Contradictions/Notes:** 플랫폼 및 텍스트 파서(Text Parser)마다 가중치 적용 문법에 차이가 있다 [12, 13]. 예를 들어, 일부 오픈소스 Stable Diffusion UI는 `()`와 `[]`를 혼합하는 문법을 사용하지만, 특정 플랫폼(getimg.ai)에서는 이를 지원하지 않으며 `+/-`나 숫자 표기법 사용을 권장한다 [12, 14]. 또한 Graydient AI의 시스템에서는 부정 프롬프트에 가중치를 적용할 때 괄호가 누락되면 가중치가 무시되므로 `[(keyword:factor)]` 형태를 엄격하게 지켜야 하는 등 구문 해석의 차이가 존재한다 [13, 15].
@@ -110,3 +123,52 @@ No trade-offs available.
 
 ---
 *Last updated: 2026-04-30*
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
+
+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+
+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
+
+## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
+
+**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
+
+```text
+# TODO
+```
+
+## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
+
+**선택 A를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**선택 B를 써야 할 때:**
+- *(TODO)*
+
+**기본값:**
+> *(TODO)*
+
+## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
+
+- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*