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10_Wiki/Topics_Art/Stable Diffusion.md

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 ## 📌 Brief 시 Summary
 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 Stability AI가 개발한 대표적인 오픈소스 확산(Diffusion) 기반 텍스트-이미지 생성 인공지능 모델입니다[1]. 사용자가 직접 모델을 호스팅하고 특정 도메인에 맞게 미세 조정(Fine-tuning)을 할 수 있어 완벽한 제어 권한을 제공하는 것이 특징입니다[2, 3]. 프롬프트 작성 시 자연어 문장보다는 쉼표로 구분된 태그(Tags)와 가중치 문법을 사용하며, 부정 프롬프트(Negative Prompt)를 통해 생성 결과를 픽셀 단위까지 매우 정교하게 통제할 수 있습니다[4-6].
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   또한 고급 기술인 컨트롤넷(ControlNet)을 결합하면 텍스트 프롬프트뿐만 아니라 피사체의 뼈대(Pose)나 윤곽선(Canny Edge) 정보를 모델에 강제로 주입하여 피사체의 배치와 자세를 픽셀 단위로 완벽하게 통제할 수 있습니다[6].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[Diffusion Models]], [[Prompt Weights]], [[Negative Prompt]], [[CFG Scale]], [[ControlNet]]
-- **Projects/Contexts:** [[오픈소스 기반 맞춤형 이미지 생성 워크플로우 구축]], [[부정 프롬프트와 가중치를 활용한 시각적 아티팩트(Artifact) 디버깅 및 제어]]
+- **Related Topics:** [[Diffusion Models|Diffusion Models]], [[Prompt Weights|Prompt Weights]], [[Negative Prompt|Negative Prompt]], [[CFG Scale|CFG Scale]], [[ControlNet|ControlNet]]
+- **Projects/Contexts:** [[오픈소스 기반 맞춤형 이미지 생성 워크플로우 구축|오픈소스 기반 맞춤형 이미지 생성 워크플로우 구축]], [[부정 프롬프트와 가중치를 활용한 시각적 아티팩트(Artifact) 디버깅 및 제어|부정 프롬프트와 가중치를 활용한 시각적 아티팩트(Artifact) 디버깅 및 제어]]
 - **Contradictions/Notes:** 자연어 기반의 상세한 문장 묘사를 선호하는 DALL-E 3와 달리, 스테이블 디퓨전은 쉼표로 분리된 태그와 가중치 문법을 사용하는 것이 더 높은 품질을 보장합니다[4, 23]. 또한, 무조건 길고 일반적인 부정 프롬프트 복사-붙여넣기를 반복하는 것은 최신 모델(SDXL, Flux 등)에서 오히려 부작용을 낳을 수 있으므로 시각적으로 나타난 구체적인 결함만 타겟팅하여 배제하는 것이 효과적입니다[18, 22, 24].
 
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