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10_Wiki/Topics_GD/생성형 AI 워크플로우 (Generative AI Workflow).md

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 ## 📌 Brief 단기 요약
 생성형 AI 워크플로우는 사용자가 추상적인 아이디어를 구체적인 텍스트 프롬프트로 변환하고, 생성된 결과물을 바탕으로 지속적으로 이미지를 수정 및 발전시켜 나가는 일련의 반복적 창작 과정입니다. 단순히 완벽한 한 번의 프롬프트 입력으로 최종 이미지를 얻는 것이 아니라, 초기 초안(Draft)을 빠르게 생성한 뒤 점진적으로 디테일을 추가하거나 실패 요소를 제거하는 과정을 거칩니다. 2026년 현재 이 워크플로우는 생성 모델의 특성에 맞춰 프롬프트를 최적화하고, 인페인팅이나 확장 기능 등을 통해 사후 편집을 진행하는 정교하고 전문적인 단계로 진화했습니다.
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 *   또한 최종 산출된 정적 이미지는 단순한 그림에서 끝나지 않고, 비디오 생성 도구(예: Veo 3.1, Pictory, LTX Studio, Runway 등)의 기준 프레임으로 넘겨져 카메라 움직임이나 오디오를 입히는 'Image-to-Video' 다중 도구 연계 워크플로우로 자연스럽게 이어집니다 [30-34].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** `[[프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)]]`, `[[반복적 정교화 (Iterative Refinement)]]`, `[[부정 프롬프트 (Negative Prompt)]]`, `[[드래프트 모드 (Draft Mode)]]`, `[[사후 편집 기법 (Inpainting & Outpainting)]]`, `[[스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)]]`
-- **Projects/Contexts:** `[[Midjourney V7의 API 기반 워크플로우]]`, `[[스테이블 디퓨전 네거티브 프롬프트 최적화 프로세스]]`, `[[Veo 3.1과 Gemini를 활용한 멀티스텝 비디오 제작 워크플로우]]`
+- **Related Topics:** `[[프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)|프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)]]`, `[[반복적 정교화 (Iterative Refinement)|반복적 정교화 (Iterative Refinement)]]`, `[[부정 프롬프트 (Negative Prompt)|부정 프롬프트 (Negative Prompt)]]`, `[[드래프트 모드 (Draft Mode)|드래프트 모드 (Draft Mode)]]`, `사후 편집 기법 (Inpainting & Outpainting)`, `[[스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)|스타일 및 캐릭터 참조 (Style and Character References)]]`
+- **Projects/Contexts:** `Midjourney V7의 API 기반 워크플로우`, `스테이블 디퓨전 네거티브 프롬프트 최적화 프로세스`, `Veo 3.1과 Gemini를 활용한 멀티스텝 비디오 제작 워크플로우`
 - **Contradictions/Notes:** 많은 초보자들이 길고 기술적인 용어들로 꽉 찬 프롬프트를 한 번에 입력하려 시도하지만(예: 수십 개의 요소 나열), 실제 전문가들은 한 번의 지시에 너무 많은 디테일을 넣으면 AI가 혼란을 겪는다고 경고합니다. 효과적인 워크플로우는 5~10개의 핵심 요소(주체, 환경, 조명, 스타일)에만 집중하여 15~50단어 내외의 자연스러운 문장으로 시작한 뒤, 반복적인 수정을 통해 세부적인 문제(Artifacts)를 고쳐나가는 것입니다 [5, 22, 35, 36].
 
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