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들어가는 글 나노바나나(NanoBanana) 시리즈의 마지막 날이다. 그동안 우리는 나노바나나의 아키텍처 이해부터 추론, 파인튜닝, 제어(Control)까지 모델의 핵심 기능을 샅샅이 파헤쳤다. 이제 남은 과제는 ‘어떻게 사용자에게 전달할 것인가’이다. 로컬 터미널에서 혼자 python inference.py를 실행하는 것은 실험 단계일 뿐이다. ...

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들어가는 글 이번 글에서는 나노바나나를 위한 경량화된 제어 모듈인 ‘Banana-Adapter’를 사용하여, 스케치나 포즈 데이터를 기반으로 이미지를 생성하는 방법을 다룬다. Banana-Adapter의 원리 기존 Stable Diffusion의 ControlNet은 모델의 인코더 전체를 복제하여 학습시키기 때문에 용량이 크고(수 GB 단위), ...

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들어가는 글 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기술을 활용하여 나노바나나 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 방법을 다룬다. 1.5B라는 작은 파라미터 사이즈 덕분에, 나노바나나의 학습은 기존 SDXL 모델 대비 압도적으로 빠르고 가볍다. 학습 데이터셋 준비 (Dataset Preparation) 나노바나나 학습의 가장 큰 차별점은 데이터 ...

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