📘 SLM 기반 생성형 이미지 모델 구축 전략 노트

🎯 최종 목표

• 다양한 이미지 데이터를 분류하여 각 세부 영역에 특화된 SLM(Small Language Model) 기반 이미지 생성 모델을 학습하고,
• 태그 기반 컨트롤러 또는 앙상블 구조로 통합하여 고성능 이미지 생성 파이프라인 구축

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1️⃣ 데이터 분류 및 사전 준비

✅ 왜 분류가 필요한가?

• 다양한 이미지 유형이 혼합되어 있을 경우 학습 비효율 초래
• 스타일, 주제, 해상도 등 기준에 따라 SLM을 나누면 학습 속도/정확도 개선

✅ 그룹핑 기준 예시

기준	예시
subject	cat, landscape, human, food
style	watercolor, anime, 3D, pixel
tone	pastel, dark, monochrome
source	web, user-upload, dataset

groupby() 등 pandas 연산으로 분류 및 통계 가능

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2️⃣ 컨트롤러 + SLM 구조 설계

✅ 방식 A: LLM 기반 컨트롤러 (태그 → SLM 선택)

• 사용자 프롬프트를 분석하여 style/subject/mood 등 태그 추출
• 태그에 맞는 SLM을 자동 선택 및 호출

✅ 방식 B: 앙상블 구조

• style SLM, subject SLM 각각 호출 후 latent-space에서 결합 또는 스타일 전이
• ControlNet 등으로 attention 기반 부분적 조합 가능

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3️⃣ 프롬프트 분해 전략

✅ 방식

• Rule-based: 키워드 매칭
• LLM-based: LLM을 사용하여 태그 추출 (예: style, subject, mood, tone)
• CLIP embedding 등과 병행 사용 가능

✅ 태그 예시 JSON

{
  "style": "watercolor",
  "subject": "flower_field",
  "mood": "warm",
  "tone": "pastel",
  "season": "spring"
}

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4️⃣ SLM 선택 및 조합 구조

✅ 단일 선택 방식

• (style, subject) 쌍으로 SLM 딕셔너리 매핑

✅ 다중 조합 방식

• subject 모델 + 스타일 전이 모델 (2단계 처리)
• latent space blending (ex. Stable Diffusion 기반)
• ControlNet으로 attention masked 조합

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5️⃣ 이미지 생성 후처리 및 저장

✅ 품질 보정

• Real-ESRGAN, SwinIR 업스케일링
• denoising, color correction

✅ 메타데이터 저장 구조 예시

{
  "filename": "img_001.png",
  "prompt": "수채화 느낌의 들판",
  "tags": {"style": "watercolor", "subject": "field"},
  "model_used": "watercolor_field_v1",
  "timestamp": "2025-08-19"
}

✅ UI/UX 구조

• Gradio / Streamlit로 테스트 UI
• React + FastAPI로 서비스 확장
• API 응답 형식 정의

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6️⃣ 방어 전략 (SLM 분류 신뢰성 확보)

전략	설명
Top-k 태그 + confidence 점수	태그 신뢰도 기반 SLM 선택 조절
CLIP 유사도 검증	생성 결과와 프롬프트 의미 일치 검증
fallback 모델	실패 시 다용도 SLM 사용
유저 수동 태그 조정 UI	자동 추출이 부정확할 경우 수동 수정
태그 불일치 탐지	style vs tone 간 충돌 등 이상 상황 탐지
human QA loop	주기적 수작업 검수 또는 검토 도구 구축

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🔄 전체 파이프라인 요약

[User Prompt 입력]
   ↓
[프롬프트 분석 (LLM or Rule)]
   ↓
[Top-k 태그 + confidence 추출]
   ↓
[SLM 선택 or 조합 결정]
   ↓
[이미지 생성 (단일/조합)]
   ↓
[CLIP 유사도 검증 + 보정]
   ↓
[최종 저장 + 메타 기록 + 응답 전송]

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이 노트를 바탕으로, 추후 설계서 / 제안서 / 실험 환경 문서로 발전 가능함.