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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들어가는 글 나노바나나의 가장 큰 장점은 진입 장벽이 낮다는 것이다. 오늘은 일반적인 게이밍 노트북 수준의 GPU(VRAM 4GB~8GB) 환경에서 나노바나나를 설치하고, Python을 통해 첫 이미지를 생성하는 과정(Inference)을 다룬다. 개발 환경 준비 (Prerequisites) 나노바나나는 PyTorch 기반으로 동작한다. 공식 리포...

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들어가는 글 생성형 AI 시장은 거대 모델(Large Model)들의 전쟁터였다. Stable Diffusion XL이나 Flux 같은 모델들은 뛰어난 품질을 보여주지만, 그만큼 무거운 연산 자원과 높은 VRAM을 요구한다. 이러한 상황에서 최근 ‘나노바나나(NanoBanana)’라는 독특한 이름의 모델이 오픈소스로 공개되었다. 나노바나나(Nano...