2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Parameter.md

id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, inferred_by

id	title	category	status	canonical_id	aliases	duplicate_of	source_trust_level	confidence_score	tags	raw_sources	last_reinforced	github_commit	inferred_by
wiki-2026-0508-parameter	Parameter	10_Wiki/Topics	needs_review	self		none	A	0.92	uncategorized		2026-05-08	pending	Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)

Parameter

📌 Brief 미드저니

파라미터(Parameter)는 AI 이미지 생성 모델에서 결과물의 형태, 스타일, 품질, 일관성 등을 제어하기 위해 프롬프트의 텍스트 설명 뒤에 추가하는 특수 명령어이다 [1, 2]. 사용자는 파라미터를 통해 이미지의 종횡비, 예술적 개입 강도, 네거티브 프롬프트, 모델 버전 등을 세밀하게 조정할 수 있으며, 이는 모델이 텍스트를 시각적으로 해석하는 방식을 구체적으로 지시하는 역할을 한다 [3, 4].

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 파라미터의 구문과 규칙: 파라미터는 텍스트 프롬프트의 가장 마지막 부분에 위치해야 한다 [4-6]. 미드저니(Midjourney)를 기준으로, 파라미터는 하이픈 두 개(--) 또는 엠대시(—)로 시작하며, 텍스트 프롬프트와 파라미터 사이에는 공백을 두어야 하지만 하이픈 사이에는 공백이 없어야 한다 [5, 6]. 또한 파라미터 내에는 쉼표나 마침표 같은 구두점을 사용해서는 안 된다 [6].

• 주요 미드저니(Midjourney) 파라미터 종류:

  • 형태 및 비율 제어: --ar 또는 --aspect 파라미터는 생성되는 이미지의 가로세로 비율(종횡비)을 변경한다(예: --ar 16:9, --ar 3:2) [4, 5, 7, 8].
  • 모델 및 품질 설정: --v 또는 --version 파라미터로 특정 모델 버전(예: --v 6.0, --v 7)을 선택할 수 있다 [4, 8, 9]. --q 또는 --quality는 디테일 수준과 렌더링에 사용되는 GPU 시간을 제어한다(예: 0.25, .5, 1) [4, 8, 10]. V7의 경우, --draft 모드 파라미터를 사용하여 절반의 GPU 비용으로 초안 이미지를 빠르게 생성할 수도 있다 [7, 8].
  • 스타일 및 다양성 조정: --s 또는 --stylize (01000)는 미드저니의 기본 미적 개입 강도를 조절하며, 값이 높을수록 예술적이고 낮을수록 텍스트 지시에 더 충실(리터럴)하게 된다 [3, 4, 8, 11, 12]. --c 또는 --chaos (0100)는 결과물 간의 차이와 예측 불가능성을 높여 다양성을 부여하며 [4, 8, 13], --weird 파라미터는 독특하고 기이한 요소를 도입할 때 사용된다 [4, 8]. 또한 --style raw 파라미터는 미드저니 특유의 미화를 줄여 보다 사실적인 사진 느낌의 결과물을 낸다 [4, 8, 14].
  • 일관성 유지 (Reference 파라미터): 생성된 이미지의 무작위성을 제어하기 위해 노이즈를 고정하는 --seed 파라미터를 사용할 수 있다 [4, 8, 10, 15]. 스타일을 참조할 때는 --sref를, 특정 캐릭터를 유지할 때는 --cref를 사용하며, V7에 추가된 옴니 참조 파라미터인 --oref는 캐릭터뿐만 아니라 특정 사물의 형태까지 복수 프롬프트에 걸쳐 일관되게 유지한다 [4, 8, 11, 12, 16-18]. 참조의 강도를 조절하기 위해 각각 --sw, --cw, --ow와 같은 가중치 파라미터가 동반된다 [4, 11, 18].
  • 제외 및 복합 제어: 원하지 않는 요소를 뺄 때는 부정 프롬프트 파라미터인 --no를 사용한다 [8, 13, 19].

• 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)의 파라미터 제어 메커니즘: 스테이블 디퓨전에서는 CFG Scale(Classifier-Free Guidance Scale)이라는 매개변수를 통해 긍정 및 부정 프롬프트의 지시 강도를 통제한다 [20]. 특정 단어의 중요도는 괄호 문법 및 숫자 조합(예: (word:1.5) 또는 (word)++)의 가중치 파라미터로 세밀하게 부여할 수 있으며, 네거티브 프롬프트 영역에도 가중치를 적용하여 원하지 않는 결함을 효과적으로 차단한다 [21-25].

🔗 지식 연결 (Graph)

• Related Topics: Prompt Weight, Negative Prompt, Aspect Ratio, Style Reference, Seed
• Projects/Contexts: Midjourney V6 및 V7 기반의 이미지 생성 워크플로우, Stable Diffusion
• Contradictions/Notes: 파라미터를 사용하여 프롬프트에 가중치를 주거나 제어할 수 있지만, 지나치게 높은 가중치(예: (apple:2.5))나 충돌하는 파라미터를 동시에 사용하면 오히려 심각한 아티팩트를 발생시키거나 모델에 혼란을 주어 출력 품질을 떨어뜨릴 수 있으므로 주의해야 한다 [26, 27].

---

Last updated: 2026-04-30

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

(TODO: 한 문장으로 핵심 통찰을 작성. "X는 Y 조건에서 Z 효과를 낸다" 구조 권장.)

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: needs_review
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 없음
• 정책 변화: 없음

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A