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.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,159 @@
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id: wiki-2026-0508-positive-prompt
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title: Positive Prompt
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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: [Positive Prompts, Prompt, Prompt Description]
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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: [prompt-engineering, image-generation, stable-diffusion, midjourney, flux]
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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: diffusers, comfyui
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# Positive Prompt
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## 매 한 줄
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> **"매 image generation에서 desired content 를 describe — subject, style, composition, quality."**. Stable Diffusion / FLUX / Midjourney 핵심 input. Negative prompt와 짝을 이루며, 2024-2025 modern model (FLUX.1, SD3, MJ v7)에서 매 natural language description이 weighted token보다 우세.
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## 매 핵심
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### 매 구성 요소
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- **Subject**: "a woman, a robot, a cathedral".
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- **Action / pose**: "running through forest", "sitting at desk".
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- **Style**: "oil painting", "cyberpunk", "studio Ghibli".
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- **Composition**: "wide angle", "close-up", "rule of thirds".
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- **Lighting**: "golden hour", "rim light", "volumetric".
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- **Quality modifier**: "highly detailed", "8k" (older models — modern은 less needed).
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- **Artist / reference**: "in the style of Greg Rutkowski" (controversial).
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### 매 model별 syntax
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- **SD 1.5 / SDXL**: `(token:1.3)` weighted, BREAK 분리, comma list.
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- **FLUX.1 / SD3**: 매 natural language paragraph가 best — token weighting less effective.
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- **Midjourney v7**: `--ar 16:9 --stylize 200 --chaos 20` flag, natural prompt.
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- **DALL-E 3 / GPT-Image**: 매 conversational, descriptive paragraph.
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### 매 modern best practice (2025)
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- Natural language sentence > comma keyword stuffing.
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- 매 subject specific, then style, then technical.
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- Reference image (img2img, IPAdapter, FLUX Redux) 매 단어보다 강력.
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- LoRA / fine-tune이 style token 대체.
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### 매 응용
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1. Concept art, illustration.
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2. Marketing asset gen.
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3. Product mockup, fashion.
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4. Storyboard, film pre-vis.
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5. Game asset (texture, character sheet).
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## 💻 패턴
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### Diffusers SDXL (weighted)
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```python
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from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
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import torch
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pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
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'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', torch_dtype=torch.float16
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).to('cuda')
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prompt = ("(masterpiece:1.2), portrait of a samurai warrior, "
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"intricate armor, cherry blossoms, golden hour, "
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"cinematic lighting, depth of field")
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neg = "low quality, blurry, deformed hands, extra fingers"
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img = pipe(prompt, negative_prompt=neg, num_inference_steps=30,
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guidance_scale=7.0).images[0]
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```
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### FLUX.1 (natural language)
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```python
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from diffusers import FluxPipeline
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import torch
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pipe = FluxPipeline.from_pretrained('black-forest-labs/FLUX.1-dev',
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torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda')
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prompt = ("A wide cinematic shot of a samurai standing under cherry "
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"blossoms at golden hour. He wears intricate red and black "
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"armor. Soft volumetric light filters through petals. "
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||||
"Shallow depth of field with the warrior in sharp focus.")
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img = pipe(prompt, guidance_scale=3.5, num_inference_steps=28,
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max_sequence_length=512).images[0]
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```
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### Compel (advanced weighting, SD)
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```python
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from compel import Compel
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compel = Compel(tokenizer=pipe.tokenizer, text_encoder=pipe.text_encoder)
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embeds = compel("a cat++ playing piano in a (jazz bar)1.3")
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img = pipe(prompt_embeds=embeds).images[0]
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```
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### Midjourney v7 prompt format
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```text
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/imagine prompt: a samurai under cherry blossoms, golden hour,
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volumetric light, cinematic --ar 21:9 --stylize 300 --v 7
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```
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### Modular template (programmatic)
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```python
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def build_prompt(subject, style, light, mood):
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return (f"{subject}, {style} style, {light} lighting, "
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f"{mood} mood, highly detailed composition")
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p = build_prompt("a lone astronaut on Mars",
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"concept art", "soft sunset", "melancholic")
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```
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### LoRA-augmented (style token)
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```python
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pipe.load_lora_weights('artist_style.safetensors')
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prompt = "<lora:artist_style:0.8> portrait of woman, watercolor"
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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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| FLUX / SD3 / DALL-E 3 | Natural paragraph, descriptive |
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| SDXL / SD 1.5 | Comma-separated, weighted tokens |
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| Midjourney | Natural + flags (--ar, --stylize) |
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| Specific style reproduction | LoRA + 짧은 prompt |
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| Reference matching | img2img / IPAdapter > prompt |
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| Batch programmatic | Template + parameter slot |
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**기본값**: modern model은 natural sentence, legacy SD는 weighted comma list.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Prompt_Engineering]] · [[Diffusion_Models]]
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- 변형: [[Negative_Prompt]]
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- 응용: [[Stable_Diffusion]] · [[FLUX]] · [[Midjourney]] · [[DALL-E]]
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- Adjacent: [[LoRA]] · [[IPAdapter]] · [[ControlNet]] · [[ComfyUI]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: image gen API wrapper, batch asset generation, prompt template system, A/B test variation.
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**언제 X**: 매 reference image가 있으면 img2img / IPAdapter — 매 prompt만으론 매 정확 못 reproduce.
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## ❌ 안티패턴
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- **Keyword spam**: "8k, hyperdetailed, ultra hd, masterpiece, best quality, ..." — 매 modern model에 무의미.
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- **Contradictory style mix**: "anime, photorealistic, oil painting" — 매 confused output.
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- **Overweight `(token:2.0)`**: 매 artifact, oversaturation.
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- **Artist names without consent**: 매 ethical issue + many platforms ban.
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- **Same prompt for all models**: 매 model별 syntax 다름 — port 필요.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (FLUX.1 model card, SDXL paper, Midjourney v7 docs, diffusers library docs).
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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 — positive prompt structure + model-specific syntax (FLUX, SDXL, MJ v7) |
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Reference in New Issue
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