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10_Wiki/Topics_Art/스테이블 디퓨전 아티팩트 디버깅(Artifact Debugging).md

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 ## 📌 Brief Summary
 스테이블 디퓨전 모델이 이미지를 생성할 때 발생하는 시각적 결함(예: 손가락이 6개이거나 왜곡된 눈, 원치 않는 워터마크 등)을 진단하고 수정하는 과정이다 [1]. 주로 부정 프롬프트(Negative Prompt)를 표적화하여 이러한 결함 요소들을 배제하는 방식으로 이루어진다 [2, 3]. 단순하고 포괄적인 부정 단어의 나열보다는 생성된 결과를 확인한 후, 실제 발생하는 문제에 맞춰 최소한의 구체적인 키워드를 적용하고 다듬는 반복적인 프롬프트 최적화가 핵심이다 [4].
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   2024년 ECCV 연구에 따르면, SD v2 모델에서 부정 프롬프트의 주된 영향력은 확산(Diffusion)의 초기 단계가 아닌 10단계(step 10) 이후에 지연되어 나타난다 [13]. 이 때문에 초반부터 너무 강력한 부정적 압박을 가하면 결함을 지우기 전에 오히려 구조를 왜곡할 수 있으므로, 5~10개 정도의 표적화되고 가중치가 조절된 용어만을 사용하는 것이 이미지 충실도를 높이고 아티팩트를 효과적으로 제거하는 지름길이다 [13-15].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[부정 프롬프트(Negative Prompt)]], [[가중치 부여(Prompt Weighting)]], [[CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)]]
-- **Projects/Contexts:** [[스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이미지 생성 최적화]], [[반복적 프롬프트 엔지니어링 워크플로우(Iterative Prompt Engineering Workflow)]]
+- **Related Topics:** [[부정 프롬프트(Negative Prompt)|부정 프롬프트(Negative Prompt)]], [[가중치 부여(Prompt Weighting)|가중치 부여(Prompt Weighting)]], [[CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)|CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)]]
+- **Projects/Contexts:** [[스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이미지 생성 최적화|스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이미지 생성 최적화]], [[반복적 프롬프트 엔지니어링 워크플로우(Iterative Prompt Engineering Workflow)|반복적 프롬프트 엔지니어링 워크플로우(Iterative Prompt Engineering Workflow)]]
 - **Contradictions/Notes:** 초보자들은 흔히 인터넷에 떠도는 긴 "나쁜 품질" 단어 목록을 부정 프롬프트에 붙여넣어 해결하려 하지만(junk drawer), SDXL이나 Flux와 같은 최신 모델에서는 이런 방식이 오히려 퀄리티를 저하시킨다. 따라서 발생한 문제(아티팩트)만을 타겟팅하는 짧은 용어 목록을 사용하는 것이 실제 디버깅에 훨씬 효과적이라는 점을 유의해야 한다 [1, 11, 12].
 
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