docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,159 @@
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id: wiki-2026-0508-api-backed-image-generation-work
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title: API-backed Image Generation Workflow
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Image Gen API, Cloud Image Generation, Hosted Diffusion API]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [image-generation, api, workflow, diffusion, production]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python
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framework: OpenAI/Replicate/FAL SDKs
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# API-backed Image Generation Workflow
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## 매 한 줄
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> **"매 prompt → API → asset, GPU 의 X"**. Hosted endpoint (OpenAI Images, Replicate, FAL, Stability, BFL) 의 호출하여 image asset 를 generate — 매 GPU infra ownership 의 X, 매 per-call cost 의 trade. 2026 production app 의 매 default mode (self-host 의 매 scale-driven decision).
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## 매 핵심
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### 매 hosted vs self-host trade
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- **Hosted**: 매 zero infra, 매 latest model (FLUX 1.1 Pro Ultra, Imagen 4, gpt-image-1) 즉시 access, 매 per-image $0.02-0.08.
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- **Self-host (vLLM/MLX/ComfyUI)**: 매 fixed GPU cost, 매 high-volume (>100k img/mo) 의 break-even.
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- **Break-even**: ~50k img/mo @ A100 spot price ($1.5/hr).
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### 매 provider matrix (2026)
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- **BFL FLUX 1.1 Pro Ultra**: 매 photoreal SOTA, 4MP, $0.06/img.
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- **OpenAI gpt-image-1**: 매 text rendering best, multimodal edit, $0.04-0.19/img.
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- **Google Imagen 4**: 매 prompt adherence, $0.04/img.
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- **Replicate / FAL**: 매 aggregator, 매 100+ model 의 unified API.
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- **Stability SD 3.5**: 매 open-weight + hosted dual.
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### 매 workflow stage
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1. **Prompt construction**: template + user input + style tokens.
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2. **API call**: async, retry, idempotency key.
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3. **Polling/webhook**: 매 long-running job (>5s) 의 webhook, 매 short job 의 sync.
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4. **Asset storage**: S3/R2 + CDN, signed URL.
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5. **Moderation**: pre-prompt filter + post-image NSFW check.
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## 💻 패턴
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### FAL async (recommended 2026)
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```python
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import fal_client
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handler = fal_client.submit(
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"fal-ai/flux-pro/v1.1-ultra",
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arguments={"prompt": "cyberpunk city, neon rain, 8k", "aspect_ratio": "16:9"},
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)
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# webhook 또는 poll
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result = handler.get() # blocks until done
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url = result["images"][0]["url"]
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```
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### OpenAI gpt-image-1
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```python
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from openai import OpenAI
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client = OpenAI()
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resp = client.images.generate(
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model="gpt-image-1",
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prompt="A futuristic library, isometric, soft lighting",
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size="1024x1024",
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quality="high",
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n=1,
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)
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b64 = resp.data[0].b64_json
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```
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### Replicate (model marketplace)
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```python
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||||
import replicate
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||||
output = replicate.run(
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"black-forest-labs/flux-1.1-pro-ultra",
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||||
input={"prompt": "...", "aspect_ratio": "21:9", "raw": False},
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)
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||||
# output: list[FileOutput] — stream to S3
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```
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### Webhook handler (FastAPI)
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```python
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@app.post("/webhooks/fal")
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||||
async def on_fal(req: Request):
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payload = await req.json()
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if payload["status"] == "OK":
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url = payload["payload"]["images"][0]["url"]
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await store_to_r2(url, key=payload["request_id"])
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return {"ok": True}
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```
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### Retry + idempotency
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```python
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import httpx
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from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
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@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(min=1, max=10))
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||||
async def gen(prompt: str, idem: str):
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||||
async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as c:
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||||
r = await c.post(URL, json={"prompt": prompt}, headers={"Idempotency-Key": idem})
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||||
r.raise_for_status()
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return r.json()
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```
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### Pre-moderation
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```python
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def safe_prompt(p: str) -> bool:
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bad = {"nsfw", "gore", "csam"} # 매 minimal — provider 의 strong filter 의 추가 layer
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return not any(t in p.lower() for t in bad)
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```
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### Cost meter
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```python
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COSTS = {"flux-pro-ultra": 0.06, "gpt-image-1-high": 0.19, "imagen-4": 0.04}
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||||
def charge(user_id: str, model: str, n: int):
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||||
cost = COSTS[model] * n
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db.execute("UPDATE users SET credit = credit - ? WHERE id = ?", (cost, user_id))
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Photoreal hero asset | FLUX 1.1 Pro Ultra |
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| Text-in-image (poster, UI) | gpt-image-1 |
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| Bulk variant (>10k/day) | self-host SDXL/SD3.5 + ComfyUI cluster |
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| Prototype / MVP | Replicate (zero setup) |
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| Edit / inpaint / multimodal | gpt-image-1 또는 FLUX Fill |
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**기본값**: FAL FLUX 1.1 Pro Ultra (cost/quality 의 sweet spot 2026).
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Diffusion Models]]
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- 응용: [[AdSense Revenue Blog Architecture]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 product feature (avatar, blog hero, marketing) 의 image gen — 매 launch speed 의 priority.
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**언제 X**: 매 >100k img/mo 의 sustained volume (self-host 의 cheaper), 매 strict on-prem (HIPAA/gov).
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## ❌ 안티패턴
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- **Sync block 60s+**: 매 user request thread 의 block — 매 webhook 또는 background job 의 use.
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- **No idempotency**: 매 retry 의 duplicate charge — 매 idempotency key 의 always.
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- **Raw provider URL serve**: 매 expire 24h — 매 own CDN 의 mirror.
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- **Skip moderation**: 매 brand risk + provider TOS violation.
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- **Hard-coded provider**: 매 single API 에 lock-in — 매 abstraction layer (e.g. `ImageProvider` interface).
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (BFL 2025-10 release notes; OpenAI gpt-image-1 docs 2025; FAL/Replicate pricing 2026-Q1).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — 2026 provider matrix, FAL/FLUX/gpt-image-1 patterns |
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Reference in New Issue
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