# [[CFG Scale]]

## 📌 Brief Summary
CFG Scale(Classifier-Free Guidance Scale)은 Stable Diffusion과 같은 AI 이미지 생성 모델에서 결과물이 사용자의 텍스트 프롬프트를 얼마나 강하게 따를지를 제어하는 매개변수이다 [1, 2]. CFG Scale 값을 조절함으로써 이미지의 가변성(variability)을 부여하거나 사실성을 미세 조정할 수 있다 [2, 3]. 이 수치가 높아지면 모델이 프롬프트를 더 엄격하게 준수하지만, 동시에 부정 프롬프트(Negative prompt)의 영향력도 함께 커지게 된다 [1, 4].

## 📖 Core Content
* **프롬프트 지시의 강도 조절**: CFG Scale은 긍정 프롬프트(목표)와 부정 프롬프트(회피 맵)의 조건화를 모델이 얼마나 적극적으로 따를지(intensity of guidance)를 결정하는 역할을 한다 [4]. 일반적으로 7에서 15 사이의 수치가 사용되며, 이 값이 높을수록 생성된 이미지가 사용자의 프롬프트 지시를 더 엄격하게 따른다 [1].
* **결과물의 다양성 및 사실성 제어**: 사용자는 샘플링 단계(sampling steps)와 함께 CFG Scale을 조절하여 AI 생성 결과물에 다양성(variability)을 도입할 수 있다 [2]. 또한, 이 매개변수를 적절히 미세 조정(fine-tuning)하는 것은 AI 생성 예술의 사실성을 향상시키는 필수적인 과정 중 하나이다 [3].
* **부정 프롬프트(Negative Prompt)와의 상호작용**: CFG Scale은 부정 프롬프트가 이미지에 미치는 중요도를 변화시킨다 [4]. 이미지 생성 과정 중 샘플러(sampler)가 긍정 조건과 부정 조건을 균형 있게 맞추게 되는데, CFG Scale이 높아지면 이 두 조건 모두에 대한 준수 성향이 강해진다 [4]. 따라서 용어 선택이 부적절한 약한 부정 프롬프트를 사용한 상태에서 단순히 CFG Scale 수치만 높인다고 결과가 똑똑해지는 것은 아니며, 오히려 모델이 잘못된 지시를 더 강한 확신을 가지고 따르게 만들 수 있다 [4].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[Stable Diffusion]], [[Negative Prompt]], [[Sampling Steps]], [[Parameter]]
- **Projects/Contexts:** [[스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 기반의 이미지 다양성 및 사실성 제어 워크플로우]]
- **Contradictions/Notes:** CFG Scale 수치를 높이는 것이 무조건적인 이미지 품질 향상을 보장하지 않는다. 부정 프롬프트가 부실하게 작성된 경우, CFG Scale을 높이면 오히려 잘못된 지시사항을 모델이 더 강하게 확신하고 따르게 되어 결과물이 훼손될 수 있다 [4].

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*Last updated: 2026-04-30*