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 # [[확산 모델 (Diffusion Models)]]
 
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 확산 모델(Diffusion Models)은 점진적으로 노이즈를 추가하고 이를 다시 제거하는 과정을 학습하여 무작위 노이즈로부터 고품질의 새로운 데이터를 생성하는 생성형 AI 아키텍처이다 [1, 2]. 텍스트 프롬프트를 데이터로 변환한 후, 완전한 무작위 노이즈 상태에서 시작하여 점차적으로 형태를 다듬어 최종 이미지를 구현하는 방식을 사용한다 [3, 4]. 이러한 메커니즘을 통해 정밀한 제어와 안정적인 학습이 가능하여 Midjourney나 Stable Diffusion과 같은 주요 AI 이미지 생성기의 핵심 기반 기술로 활용되고 있다 [1, 3].
 
 ## 📖 Core Content
 * **핵심 작동 원리**
-  * **순방향 확산 (Forward Diffusion):** 원본 데이터에 가우시안 노이즈(Gaussian noise)를 여러 단계에 걸쳐 점진적으로 추가하여, 데이터가 순수 노이즈 상태로 저하되는 과정을 모델이 학습한다 [1].
+  * **순방향 확산 (Forward Diffusion):** 원본 데이터에 가우시안 노이즈(Gaussian [[Noise]])를 여러 단계에 걸쳐 점진적으로 추가하여, 데이터가 순수 노이즈 상태로 저하되는 과정을 모델이 학습한다 [1].
   * **역방향 확산 (Reverse Diffusion):** 노이즈가 추가된 과정을 역으로 거슬러 올라가며, 노이즈를 체계적으로 제거(Denoising)하여 원래의 입력을 재구성하는 방법을 학습한다 [2].
   * **생성 단계 (Generation):** 실제 이미지 생성 시에는 무작위 노이즈에서 출발하여, 학습된 디노이징 단계를 반복적으로 적용해 노이즈를 텍스트 프롬프트의 지시에 부합하는 일관된 시각적 결과물로 변환한다 [2, 3].
 
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   * 확산 과정의 특성상 부정 프롬프트의 주된 영향력은 초기 단계보다는 노이즈 제거가 어느 정도 진행된 '스텝 10' 이후에 본격적으로 나타나기도 하므로, 과도한 부정 프롬프트의 사용은 오히려 구조를 왜곡할 수 있어 확산 메커니즘을 고려한 전략적 키워드 배치가 필요하다 [7].
 
 ## 🔗 Knowledge Connections
-- **Related Topics:** [[프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)]], [[부정 프롬프트 (Negative Prompt)]], [[CFG 스케일 (CFG Scale)]], [[잠재 공간 (Latent Space)]]
+- **Related Topics:** [[프롬프트 엔지니어링 ([[prompt]] Engineering)]], [[부정 프롬프트 (Negative Prompt)]], [[CFG 스케일 (CFG Scale)]], [[잠재 공간 (Latent Space)]]
 - **Projects/Contexts:** [[Stable Diffusion]], [[Midjourney]], [[DALL-E]]
 - **Contradictions/Notes:** 확산 모델은 생성물의 품질이 우수하고 프롬프트를 통한 미세 조정이 뛰어나지만, GAN(Generative Adversarial Networks) 아키텍처와 비교했을 때 연산 집약적(Computational Intensity)이어서 이미지 생성 속도가 상대적으로 느리다는 분명한 기술적 한계가 존재한다 [2, 5, 8].
 
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-*Last updated: 2026-04-30*
+*Last updated: [[2026-04-30]]*