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10_Wiki/Topics_Art/CFG Scale.md

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 ## 📌 Brief Summary
 CFG Scale(Classifier-Free Guidance Scale)은 Stable Diffusion과 같은 AI 이미지 생성 모델에서 결과물이 사용자의 텍스트 프롬프트를 얼마나 강하게 따를지를 제어하는 매개변수이다 [1, 2]. CFG Scale 값을 조절함으로써 이미지의 가변성(variability)을 부여하거나 사실성을 미세 조정할 수 있다 [2, 3]. 이 수치가 높아지면 모델이 프롬프트를 더 엄격하게 준수하지만, 동시에 부정 프롬프트(Negative prompt)의 영향력도 함께 커지게 된다 [1, 4].
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 * **부정 프롬프트(Negative Prompt)와의 상호작용**: CFG Scale은 부정 프롬프트가 이미지에 미치는 중요도를 변화시킨다 [4]. 이미지 생성 과정 중 샘플러(sampler)가 긍정 조건과 부정 조건을 균형 있게 맞추게 되는데, CFG Scale이 높아지면 이 두 조건 모두에 대한 준수 성향이 강해진다 [4]. 따라서 용어 선택이 부적절한 약한 부정 프롬프트를 사용한 상태에서 단순히 CFG Scale 수치만 높인다고 결과가 똑똑해지는 것은 아니며, 오히려 모델이 잘못된 지시를 더 강한 확신을 가지고 따르게 만들 수 있다 [4].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[Stable Diffusion]], [[Negative Prompt]], [[Sampling Steps]], [[Parameter]]
-- **Projects/Contexts:** [[스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 기반의 이미지 다양성 및 사실성 제어 워크플로우]]
+- **Related Topics:** [[Stable Diffusion|Stable Diffusion]], [[Negative Prompt|Negative Prompt]], [[샘플링 스텝 (Sampling Steps)|Sampling Steps]], [[Parameter|Parameter]]
+- **Projects/Contexts:** 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 기반의 이미지 다양성 및 사실성 제어 워크플로우
 - **Contradictions/Notes:** CFG Scale 수치를 높이는 것이 무조건적인 이미지 품질 향상을 보장하지 않는다. 부정 프롬프트가 부실하게 작성된 경우, CFG Scale을 높이면 오히려 잘못된 지시사항을 모델이 더 강하게 확신하고 따르게 되어 결과물이 훼손될 수 있다 [4].
 
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