refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,207 @@
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id: wiki-2026-0508-스테이블-디퓨전의-가중치-및-제어-시스템
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title: 스테이블 디퓨전의 가중치 및 제어 시스템
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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: [SD Weight Control, Stable Diffusion Weights, Prompt Weighting, ControlNet]
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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: [stable-diffusion, weights, controlnet, image-generation, prompt-engineering]
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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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# 스테이블 디퓨전의 가중치 및 제어 시스템
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## 매 한 줄
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> **"매 prompt weight + LoRA + ControlNet + IP-Adapter 의 의 4-layer 의 의 의 의 의 의 fine control 의 의."**. Stable Diffusion 의 raw prompt-only 의 의 (2022) 의 의 modern (SD3.5, FLUX.1, SDXL Lightning) 의 의 multi-modal conditioning stack 의 의. 매 2026 의 의 ComfyUI graph + FLUX dev + LoRA stacking + IP-Adapter (face/style) + ControlNet (pose/depth/canny) 의 production pipeline.
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## 매 핵심
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### 매 control 의 layer
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- **Prompt weight**: `(token:1.3)` — attention multiplier on text token.
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- **CFG scale**: 1-15 — text conditioning strength (FLUX 의 의 distilled CFG).
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- **LoRA**: rank-decomposed weight delta — `<lora:name:0.8>` 의 의 strength.
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- **ControlNet**: structural conditioning (pose, depth, canny, scribble).
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- **IP-Adapter**: image prompt — face / style 의 의 image 의 의 의.
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- **Regional prompting**: spatial mask 의 의 prompt 의 의 의.
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### 매 LoRA 의 의
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- **Rank (r)**: 4-128 — capacity (의 의 의 detail, 의 의 overfit).
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- **Alpha (α)**: scaling — effective_weight = alpha/rank × ΔW.
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- **Stacking**: multiple LoRA — weight 의 sum 의 의 의 의 saturation.
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- **DoRA / LoHa**: LoRA variants — better quality at low rank.
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### 매 응용
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1. Character consistency — IP-Adapter face + LoRA.
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2. Style transfer — style LoRA + style reference IP-Adapter.
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3. Pose control — OpenPose ControlNet.
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4. Inpainting / outpainting — mask + ControlNet.
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## 💻 패턴
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### Prompt weighting (compel / A1111 syntax)
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```
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# 매 increase weight
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(beautiful:1.3) sunset, (highly detailed:1.5)
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# 매 decrease weight
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[blurry:0.7] background
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# 매 nested
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((cinematic lighting):1.2) photo of a [(crowd):0.8]
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```
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### Diffusers + LoRA + ControlNet (2026)
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```python
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from diffusers import FluxPipeline, FluxControlNetModel
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from diffusers.utils import load_image
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import torch
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# 매 FLUX.1-dev + ControlNet
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controlnet = FluxControlNetModel.from_pretrained(
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"InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Union",
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torch_dtype=torch.bfloat16,
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)
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||||
pipe = FluxPipeline.from_pretrained(
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||||
"black-forest-labs/FLUX.1-dev",
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||||
controlnet=controlnet,
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||||
torch_dtype=torch.bfloat16,
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||||
).to("cuda")
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# 매 LoRA stacking
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pipe.load_lora_weights("./loras/anime_style.safetensors", adapter_name="style")
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pipe.load_lora_weights("./loras/character.safetensors", adapter_name="char")
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||||
pipe.set_adapters(["style", "char"], adapter_weights=[0.7, 0.9])
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||||
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||||
control_image = load_image("./pose.png")
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||||
image = pipe(
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||||
prompt="a knight in shining armor, cinematic lighting",
|
||||
control_image=control_image,
|
||||
controlnet_conditioning_scale=0.6,
|
||||
guidance_scale=3.5,
|
||||
num_inference_steps=28,
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).images[0]
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||||
```
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||||
### IP-Adapter for face consistency
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||||
```python
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||||
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
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||||
from transformers import CLIPVisionModelWithProjection
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||||
|
||||
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
|
||||
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
|
||||
torch_dtype=torch.float16,
|
||||
).to("cuda")
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||||
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||||
pipe.load_ip_adapter(
|
||||
"h94/IP-Adapter",
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||||
subfolder="sdxl_models",
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||||
weight_name="ip-adapter-plus-face_sdxl_vit-h.safetensors",
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||||
)
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||||
pipe.set_ip_adapter_scale(0.7) # 매 face strength
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||||
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||||
face_image = load_image("./reference_face.jpg")
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||||
result = pipe(
|
||||
prompt="cyberpunk warrior in neon city",
|
||||
ip_adapter_image=face_image,
|
||||
num_inference_steps=30,
|
||||
).images[0]
|
||||
```
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||||
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||||
### LoRA training (PEFT, rank-16)
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```python
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||||
from peft import LoraConfig
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||||
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
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||||
|
||||
lora_config = LoraConfig(
|
||||
r=16,
|
||||
lora_alpha=16,
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||||
target_modules=["to_q", "to_k", "to_v", "to_out.0"],
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||||
init_lora_weights="gaussian",
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||||
)
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||||
pipe.unet.add_adapter(lora_config)
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||||
# 매 의 train — 매 1000-3000 step 의 의 sufficient for character LoRA
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```
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### ComfyUI workflow (JSON)
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```json
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{
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||||
"nodes": [
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{"id": 1, "type": "CheckpointLoader", "model": "flux1-dev.safetensors"},
|
||||
{"id": 2, "type": "LoraLoader", "lora": "char.safetensors", "strength": 0.9, "input": 1},
|
||||
{"id": 3, "type": "ControlNetLoader", "model": "flux-controlnet-union.safetensors"},
|
||||
{"id": 4, "type": "OpenPosePreprocessor", "image": "pose.png"},
|
||||
{"id": 5, "type": "KSampler", "steps": 28, "cfg": 3.5, "sampler": "euler"}
|
||||
]
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||||
}
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||||
```
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||||
### Regional prompting (mask-based)
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```python
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||||
# 매 left half: portrait, right half: landscape
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||||
from diffusers_regional import RegionalPipeline
|
||||
|
||||
pipe = RegionalPipeline.from_pretrained("stabilityai/sdxl")
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||||
masks = [
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||||
{"mask": left_mask, "prompt": "portrait of a woman, oil painting"},
|
||||
{"mask": right_mask, "prompt": "mountain landscape, sunset"},
|
||||
]
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||||
image = pipe(masks=masks, base_prompt="cinematic, detailed").images[0]
|
||||
```
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||||
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||||
### CFG scale tuning
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||||
```python
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||||
# 매 FLUX dev: 의 distilled — guidance_scale 3-5 의 의
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# 매 SDXL: 6-9 의 의
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# 매 too high → oversaturated, baked-in
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||||
# 매 too low → ignores prompt
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||||
for cfg in [2.0, 3.5, 5.0, 7.5, 10.0]:
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||||
img = pipe(prompt=p, guidance_scale=cfg).images[0]
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||||
img.save(f"cfg_{cfg}.png")
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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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| Character consistency | IP-Adapter face + character LoRA |
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| Pose / composition control | ControlNet (OpenPose, Depth, Canny) |
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| Style transfer | Style LoRA OR IP-Adapter style |
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| Fine detail emphasis | Prompt weight `(token:1.3)` |
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| Production pipeline | ComfyUI graph (versionable, reproducible) |
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| Quick iteration | Diffusers Python API |
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**기본값**: FLUX.1-dev + ControlNet Union + LoRA (style+char) + IP-Adapter face — 의 ComfyUI workflow 의 의.
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Diffusion_Models]] · [[Stable_Diffusion]]
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||||
- 응용: [[ControlNet]] · [[IP_Adapter]]
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||||
- Adjacent: [[ComfyUI]] · [[Prompt_Engineering]] · [[Image_Generation_Workflow]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: prompt scaffolding, ComfyUI node 의 의 explanation, LoRA training script generation.
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**언제 X**: 의 visual quality judgement (의 human eval 의 의), 의 specific LoRA recommendation (의 CivitAI 의 의 평가 의).
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## ❌ 안티패턴
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- **Over-weighted token (`(x:2.0)`)**: 매 attention collapse — artifact 의.
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- **Too many LoRA stacked**: 매 weight saturation, 의 ugly mess (4+ 의 의).
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- **High CFG on FLUX**: distilled model 의 의 의 — 의 SDXL recipe 의 의.
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- **ControlNet at 1.0**: 의 strict — 의 0.4-0.7 의 의.
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- **Negative prompt on FLUX dev**: 의 의 의 — 의 distilled 의 의.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Diffusers docs, ComfyUI repo, Black Forest Labs FLUX paper, Stability AI release notes).
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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 — SD weight + control system 의 의 |
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Reference in New Issue
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