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10_Wiki/Topics_Blog/Stable Diffusion 오픈소스 제어.md

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 ## 📌 Brief Summary
 Stable Diffusion은 Stability AI에서 개발한 오픈소스 텍스트-이미지 생성 AI 모델로, 사용자에게 모델 훈련과 하드웨어 수준의 정밀한 제어 권한을 제공합니다 [1-3]. 클라우드 기반의 다른 모델들과 달리 충분한 컴퓨팅 자원을 갖춘 로컬 머신에서 구동 가능하여 프라이버시를 보장하고 다양한 커뮤니티 커스텀 모델을 활용할 수 있습니다 [4, 5]. 프롬프트 가중치 조절, 부정 프롬프트, 컨트롤넷(ControlNet) 등의 특화 기능을 통해 생성 결과물을 픽셀 단위까지 세밀하게 제어할 수 있는 것이 핵심 특징입니다 [3].
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 * **컨트롤넷(ControlNet)을 이용한 픽셀 단위 통제:** 단순 텍스트 지시어를 넘어, 이미지의 뼈대(Pose)나 윤곽선(Canny Edge) 정보를 강제로 주입하는 수준 높은 고급 제어 기술입니다 [3]. 이를 통해 인체의 자세나 사물의 배치를 픽셀 단위로 완벽하게 통제하여 프롬프트가 가진 언어적 한계를 시각적으로 극복할 수 있습니다 [3].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[프롬프트 가중치(Prompt Weights)]], [[부정 프롬프트(Negative Prompt)]], [[컨트롤넷(ControlNet)]], [[CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)]]
-- **Projects/Contexts:** [[로컬 환경 구동 및 커스텀 모델 활용 맥락]], [[오픈소스 기반 이미지 생성 파이프라인 구축]]
+- **Related Topics:** [[프롬프트 가중치 (Prompt Weights)|프롬프트 가중치(Prompt Weights)]], [[부정 프롬프트(Negative Prompt)|부정 프롬프트(Negative Prompt)]], [[컨트롤넷(ControlNet)|컨트롤넷(ControlNet)]], [[CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)|CFG 스케일(Classifier-Free Guidance Scale)]]
+- **Projects/Contexts:** 로컬 환경 구동 및 커스텀 모델 활용 맥락, 오픈소스 기반 이미지 생성 파이프라인 구축
 - **Contradictions/Notes:** 프롬프트 가중치 문법과 관련하여, 일반적인 스테이블 디퓨전 환경에서는 `[]` 기호를 부정 가중치(0.9배 약화)로 사용하기도 하지만 [3], getimg.ai와 같은 일부 인터페이스나 변형 플랫폼에서는 해당 대괄호 문법을 지원하지 않고 오직 `+/-` 기호나 숫자 가중치 구문만을 인식하는 등 사용 환경에 따라 문법 지원에 차이가 존재합니다 [3, 14, 15].
 
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