Iteration(반복)은 원하는 결과에 점점 가까워지도록 생성·평가·정제를 반복하는 과정을 말합니다. AI 생성 맥락에서는 조정된 프롬프트, 파라미터, 참조 입력으로 여러 번 생성하고, 각 결과를 다음 시도에 반영하는 것을 포함합니다.

효과적인 반복은 어떤 측면을 개선할지, 어떤 조절이나 수정이 출력을 원하는 방향으로 움직일지 이해하는 것을 요구합니다. 프롬프트 문구 정제, 가이던스 스케일·샘플링 스텝 같은 기술 파라미터 조정, 참조 이미지 변경, 강점이 다른 모델 간 전환 등이 해당할 수 있습니다. 첫 시도가 원하는 결과와 정확히 맞는 경우는 드물기 때문에, 전문 수준의 AI 생성 콘텐츠를 얻기 위해서는 반복이 기본입니다.

창작 워크플로에서 반복은 크래프트가 발휘되는 단계이며, 제작자는 프롬프팅 기술을 키우고 모델이 다양한 입력에 어떻게 반응하는지 직관을 쌓으며, 출력을 자신의 비전에 맞게 점진적으로 다듬습니다. 변형 생성, 파라미터 조정, 프롬프트 이력 같은 기능으로 효율적 반복을 지원하는 플랫폼이 매 실험마다 전량 재생성을 요구하는 시스템보다 더 생산적인 창작 탐색을 가능하게 합니다.