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10_Wiki/Topics/파라미터 튜닝 (Parameter Tuning).md

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+## 📌 Brief Summary
 파라미터 튜닝은 AI 이미지 생성 과정에서 텍스트 프롬프트 외에 추가적인 명령어(매개변수)를 입력하여 결과물의 종횡비, 스타일 강도, 품질, 무작위성 등을 미세하게 조정하고 통제하는 과정이다 [1, 2]. 사용하는 AI 플랫폼(미드저니, 스테이블 디퓨전 등)에 따라 적용 가능한 매개변수와 구문(Syntax)이 다르며, 이를 적절히 제어해야 사용자의 의도에 완벽하게 부합하는 맞춤형 이미지를 생성할 수 있다 [3, 4].
 
 ## 📖 Core Content
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   * **카오스 (`--c` 또는 `--chaos`)**: 0에서 100 사이의 값으로 설정하며, 초기 생성되는 4장의 이미지 그리드에 변형과 무작위성을 부여하여 예측 불가능하고 다양한 결과물을 만들어낸다 [10, 11].
   * **품질 (`--q` 또는 `--quality`)**: 렌더링 시간과 디테일의 수준을 조절한다 [10, 12].
   * **참조 매개변수**: 캐릭터의 일관성을 유지하는 캐릭터 참조(`--cref`), 시각적 무드나 색감을 적용하는 스타일 참조(`--sref`), 사물의 고유한 형태까지 기억해 반영하는 옴니 참조(`--oref`)가 있다 [6, 9, 13-16].
-  * **기타 제어**: 초안을 빠르게 생성해 비용과 시간을 절약하는 드래프트 모드(`--draft`), 특정 요소를 제거하는 부정 매개변수(`--no`), 스타일의 무작위 노이즈를 고정하는 시드(`--[[Seed]]`) 등이 존재한다 [11, 12, 17-19].
+  * **기타 제어**: 초안을 빠르게 생성해 비용과 시간을 절약하는 드래프트 모드(`--draft`), 특정 요소를 제거하는 부정 매개변수(`--no`), 스타일의 무작위 노이즈를 고정하는 시드(`--[[Seed|Seed]]`) 등이 존재한다 [11, 12, 17-19].
 
 * **스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)의 매개변수 제어**
   스테이블 디퓨전에서는 CFG(Classifier-Free Guidance) 스케일과 샘플링 스텝(sampling steps)을 조정하여 변동성을 제어한다 [20].
   * **CFG Scale**: 생성 중인 이미지가 사용자의 프롬프트 조건을 얼마나 공격적으로 따를지(가이던스의 강도)를 결정하는 중요한 수치다 [21, 22].
-  * **프롬프트 가중치 ([[prompt]] Weights)**: 괄호와 숫자를 사용한 문법(예: `(keyword:1.1)`)이나 `+`, `-` 기호를 추가하여 특정 단어의 중요도(강조 또는 축소)를 직접 숫자로 할당할 수 있다 [23-26]. 부정 프롬프트 또한 이 가중치 시스템을 적용하여 원치 않는 요소를 더 강하게 배제할 수 있다 [27, 28].
+  * **프롬프트 가중치 (prompt Weights)**: 괄호와 숫자를 사용한 문법(예: `(keyword:1.1)`)이나 `+`, `-` 기호를 추가하여 특정 단어의 중요도(강조 또는 축소)를 직접 숫자로 할당할 수 있다 [23-26]. 부정 프롬프트 또한 이 가중치 시스템을 적용하여 원치 않는 요소를 더 강하게 배제할 수 있다 [27, 28].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[미드저니 (Midjourney)]], [[스테이블 디퓨전 (Stable Diffusion)]], [[가중치 조절 (Prompt Weights)]], [[부정 프롬프트 (Negative Prompts)]]
+- **Related Topics:** [[미드저니 (Midjourney)|미드저니 (Midjourney]], 스테이블 디퓨전 (Stable Diffusion), 가중치 조절 (Prompt Weights), [[부정 프롬프트 (Negative Prompts)|부정 프롬프트 (Negative Prompts]]
 - **Projects/Contexts:** 일관된 브랜드 에셋이나 캐릭터 시리즈 제작 시 참조 매개변수(--cref, --sref, --oref)를 활용하는 워크플로우, 불필요한 시각적 아티팩트(예: 여분의 손가락, 워터마크 등)를 제거하기 위해 CFG 스케일 및 부정 프롬프트 가중치를 세밀하게 조정하는 작업
 - **Contradictions/Notes:** AI 플랫폼에 따라 명령을 인식하는 구문 체계가 완전히 다르다. 미드저니는 주로 명령어 끝에 `--` 기호로 파라미터를 추가하여 제어하는 반면 [4, 5], 스테이블 디퓨전 등은 `(word:1.5)`나 `[word]`와 같이 괄호와 숫자 가중치를 텍스트 내부에 직접 결합하여 파싱(Parsing)하는 방식을 사용하므로 플랫폼에 맞는 문법 숙지가 필수적이다 [27, 29]. 
 
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-*Last updated: [[2026-04-30]]*
+*Last updated: [[2026-04-30|2026-04-30]]*