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10_Wiki/Topics_Art/CFG 스케일 (CFG Scale).md

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 ## 📌 Brief Summary
 CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)은 Stable Diffusion과 같은 AI 이미지 생성 모델에서 결과물이 사용자의 텍스트 프롬프트 지시를 얼마나 강하게 따를지 결정하는 매개변수이다 [1, 2]. 긍정 프롬프트를 생성의 목표로, 부정 프롬프트를 회피 영역으로 삼을 때, CFG 스케일은 이 조건부여(conditioning)에 대한 가이드의 강도(intensity)를 제어하는 역할을 한다 [1, 3]. 적절한 샘플링 스텝(Sampling steps)과 함께 CFG 스케일을 조정함으로써 생성 결과물의 사실성을 높이거나 결과물에 다양성을 부여할 수 있다 [2, 4].
@@ -17,8 +17,8 @@ CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)은 Stable Diffusion과 같은 AI
   단순히 CFG 스케일 값을 높인다고 해서 이미지 품질이 지능적으로 향상되는 것은 아니다. 만약 잘못된 단어 선택으로 구성된 빈약한 부정 프롬프트를 작성한 상태에서 CFG 스케일만 높일 경우, 모델이 그 잘못된 지시사항을 더 강한 확신을 갖고(more confidently) 따르게 되는 역효과가 발생할 수 있다 [1].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** `[[긍정 프롬프트 (Positive Prompt)]]`, `[[부정 프롬프트 (Negative Prompt)]]`, `[[샘플링 스텝 (Sampling Steps)]]`, `[[Stable Diffusion]]`
-- **Projects/Contexts:** `[[AI 이미지 생성 (AI Image Generation)]]`
+- **Related Topics:** `[[긍정 프롬프트 (Positive Prompt)|긍정 프롬프트 (Positive Prompt)]]`, `[[부정 프롬프트 (Negative Prompt)|부정 프롬프트 (Negative Prompt)]]`, `[[샘플링 스텝 (Sampling Steps)|샘플링 스텝 (Sampling Steps)]]`, `[[Stable Diffusion|Stable Diffusion]]`
+- **Projects/Contexts:** `[[AI 이미지 생성 (AI Image Generation)|AI 이미지 생성 (AI Image Generation)]]`
 - **Contradictions/Notes:** 소스는 CFG 스케일을 높이는 것이 프롬프트의 질적 부족함을 보완해주지 않는다고 경고한다. 프롬프트의 용어 선택이 좋지 않은 상태에서 CFG 수치만 올리면, 모델이 나쁜 지침을 더 강하게 따르게 되어 결과가 훼손될 수 있다 [1].
 
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