용어집
CFG scale
다른 이름: guidance scale, classifier-free guidance
모델이 텍스트 prompt를 얼마나 충실히 따르는지를 제어하는 파라미터입니다. CFG가 높을수록 더 문자 그대로 해석하고, 낮을수록 더 창의적 자유를 줍니다. 일반적 범위는 4-12입니다.
자세히
실제로 어떤 의미인가
CFG(Classifier-Free Guidance) scale은 원래 Stable Diffusion 파라미터였고 이제는 대부분의 이미지 모델에서 표준 제어 수단입니다. CFG가 낮으면(3-5) 모델이 느슨하게 해석할 자유가 있어, 흔히 더 미적으로 흥미롭지만 덜 문자 그대로인 출력을 만듭니다. CFG가 높으면(10-15) 모델이 모든 prompt 디테일을 단단히 따라, 문자 그대로지만 때로는 덜 다듬어진 결과를 만듭니다.
기본값은 모델마다 다릅니다 — 보통 SDXL은 7, FLUX는 4-6이며, Sora 2나 Kling은 (가이던스를 내부적으로 관리하므로) 노출되지 않습니다. 대부분의 프로슈머 용도에서는 기본값이면 충분하고, 고급 사용자는 문자 그대로의 충실도와 미적 품질의 균형을 맞추기 위해 CFG를 조정합니다.
관련 항목
Prompt
무엇을 생성할지 설명하기 위해 AI 모델에 주는 텍스트 지시문입니다. 이미지와 비디오 모델의 경우, prompt는 피사체 묘사, 스타일 방향, 카메라나 구도 힌트, 그리고 선택적인 negative prompt를 섞습니다.
Seed
모델 내부의 난수 생성기를 초기화하는 숫자 값입니다. seed를 고정하면 출력이 재현 가능해집니다 — 동일한 prompt + 동일한 seed는 동일한 출력을 만듭니다.
Inference steps
모델이 출력을 만들기 위해 거치는 반복적 정제 패스의 횟수입니다. 일반적으로 단계가 많을수록 품질이 높아지지만, 모델별 임계값을 넘으면 수익 체감이 발생합니다.