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 # [[버전 및 모델 (Versions and Models)]]
 
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 인공지능 이미지 생성 기술은 각기 다른 아키텍처와 훈련 데이터셋을 갖춘 다양한 모델과 버전으로 지속적인 발전을 거듭하고 있다[1]. 대표적으로 Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, Flux 등이 있으며, 각 모델은 예술적 표현, 사실성, 텍스트 렌더링, 제어 방식 등에서 고유한 강점과 약점을 지닌다[2-4]. 따라서 사용자는 자신이 원하는 시각적 결과물과 작업 목적에 맞춰 적절한 모델 및 버전을 선택하고, 그 모델의 '방언'에 특화된 프롬프트 엔지니어링 전략을 구사해야 한다[1, 5].
 
 ## 📖 Core Content
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     *   **특징 및 강점:** 합성 캡션(Synthetic captions)을 사용하여 복잡한 지침과 프롬프트를 매우 정확하게 따르며, 이미지 내에 텍스트를 정확하게 삽입하는 능력이 탁월하다[2, 18-20]. ChatGPT와 연동되어 자연어 대화 형태로 프롬프트를 작성하기 쉽다[2, 21].
     *   **한계점:** "아니다(not)", "없다(without)"와 같은 부정어(Negative)를 잘 처리하지 못하므로 원하는 속성을 긍정문으로 묘사해야 한다[22, 23]. 또한, ChatGPT가 사용자의 짧은 프롬프트를 임의로 길고 장황하게 확장하는 경향이 있어, 이를 막으려면 "프롬프트를 변경하지 말고 그대로 사용할 것"이라고 명시해야 한다[24, 25].
 *   **Stable Diffusion**
-    *   **특징 및 강점:** 오픈소스 모델로 로컬 환경에서 구동이 가능하며, ControlNet이나 커스텀 모델(LoRA)을 활용하여 인체의 자세나 사물 배치를 픽셀 단위로 정밀하게 제어할 수 있다[2, 4, 26].
-    *   **버전별 프롬프트 차이:** SD 1.5 버전은 전형적인 결함을 막기 위해 다소 긴 네거티브 프롬프트(Negative prompt) 목록에 잘 반응하지만, SDXL이나 최신 버전에서는 네거티브 프롬프트를 너무 길게 쓰면 이미지의 디테일이 납작해질 수 있으므로 실제 눈에 띄는 문제점만 선택적으로 차단하는 것이 좋다[27].
+    *   **특징 및 강점:** 오픈소스 모델로 로컬 환경에서 구동이 가능하며, [[ControlNet]]이나 커스텀 모델(LoRA)을 활용하여 인체의 자세나 사물 배치를 픽셀 단위로 정밀하게 제어할 수 있다[2, 4, 26].
+    *   **버전별 프롬프트 차이:** SD 1.5 버전은 전형적인 결함을 막기 위해 다소 긴 네거티브 프롬프트(Negative [[prompt]]) 목록에 잘 반응하지만, SDXL이나 최신 버전에서는 네거티브 프롬프트를 너무 길게 쓰면 이미지의 디테일이 납작해질 수 있으므로 실제 눈에 띄는 문제점만 선택적으로 차단하는 것이 좋다[27].
 *   **Flux (FLUX.1 등)**
     *   **특징 및 강점:** 극도로 사실적인(Photorealistic) 이미지를 생성하는 데 특화되어 있어 실제 사진과 구별하기 어려울 정도의 품질을 제공한다[28, 29]. 조명을 깔끔하고 균일하게 유지하는 성향이 있어 상업용 제품 사진이나 에디토리얼 이미지에 적합하다[30].
 *   **기타 주요 모델**
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     *   **Veo 3.1 & Imagen 3 (Google):** Veo 3.1은 프롬프트를 통한 동영상 생성 모델이며, Gemini 2.5 Flash Image(Nano Banana)와 같은 이미지 모델과 결합해 고도화된 워크플로우를 구성할 수 있다[35-37].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[프롬프트 가중치 (Prompt Weights)]], [[네거티브 프롬프트 (Negative Prompts)]], [[매개변수 (Parameters)]]
+- **Related Topics:** [[프롬프트 가중치 (Prompt Weights)]], [[네거티브 프롬프트 (Negative Prompts)]], [[매개변수 ([[Parameter]]s)]]
 - **Projects/Contexts:** [[플랫폼별 프롬프트 엔지니어링 패러다임]]
 - **Contradictions/Notes:** 프롬프트 해석 방식에 있어 모델 간 뚜렷한 차이가 존재한다. DALL-E 3는 자연어 기반의 긍정적인 문장을 선호하고 네거티브 지시어를 이해하는 데 어려움을 겪는 반면[22, 23], Stable Diffusion은 가중치 기호(예: `(word:1.5)`)와 네거티브 프롬프트를 통한 세밀한 제어가 필수적인 워크플로우를 가진다[26, 38].
 
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-*Last updated: 2026-04-30*
+*Last updated: [[2026-04-30]]*