나노바나나(NanoBanana): 경량화 이미지 생성 모델의 새로운 접근

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(NanoBanana)란 무엇인가?

나노바나나는 이름에서 유추할 수 있듯이 ‘Nano(극소형)’ 사이즈를 지향하는 텍스트-이미지(Text-to-Image) 생성 모델이다.

기존의 이미지 생성 모델들이 픽셀 공간이나 잠재 공간(Latent Space)에서의 노이즈 제거에만 집중했다면, 나노바나나는 LLM(Large Language Model)의 텍스트 이해 능력과 경량화된 디퓨전 트랜스포머(DiT)를 결합한 하이브리드 구조를 취한다.

주요 스펙

• 파라미터 수: 1.5B (기존 SDXL 대비 약 1/4 수준)
• 기반 아키텍처: LLM-guided Distilled Diffusion
• 최소 VRAM 요구사항: 4GB (INT8 양자화 시 2GB 구동 가능)
• 라이선스: Apache 2.0

기술적 아키텍처 (Technical Architecture)

나노바나나가 주목받는 이유는 단순히 작아서가 아니다. 작지만 높은 퀄리티를 유지하기 위해 채택한 기술적 접근 방식이 흥미롭다.

1. LLM 프롬프트 인코더 (Nano-LLM Encoder)

일반적으로 이미지 생성 모델은 CLIP과 같은 텍스트 인코더를 사용한다. 하지만 CLIP은 복잡한 문맥을 이해하는 데 한계가 있다.

나노바나나는 프롬프트 해석을 위해 300M 사이즈의 초소형 LLM을 인코더로 사용한다. 사용자가 입력한 자연어 프롬프트를 LLM이 먼저 해석하여, 이미지 생성에 최적화된 ‘Latent Token’으로 변환한다. 이 과정 덕분에 짧고 모호한 프롬프트로도 의도를 정확히 파악한 이미지를 생성할 수 있다.

2. U-Net의 제거와 Transformer의 도입

Stable Diffusion의 핵심이었던 U-Net 구조를 과감히 버리고, 트랜스포머 기반의 백본(Backbone)을 채택했다. 이는 최근의 DiT(Diffusion Transformer) 트렌드를 따르면서도, 나노바나나 팀이 독자적으로 개발한 ‘Banana-Block’이라는 희소 주의(Sparse Attention) 메커니즘을 적용했다.

이 메커니즘은 이미지 생성 시 중요도가 낮은 영역의 연산을 과감히 생략하여 추론 속도를 비약적으로 높인다.

3. 하이브리드 양자화 (Hybrid Quantization)

모델 배포 단계에서만 양자화를 하는 것이 아니라, 학습 단계부터 FP8(Floating Point 8)과 BF16을 혼합하여 학습했다(Mixed Precision Training). 결과적으로 가중치(Weight) 손실을 최소화하면서 모델의 크기를 물리적으로 줄이는 데 성공했다.

기존 모델과의 비교

특징	Stable Diffusion XL	Flux.1	NanoBanana
파라미터	6.6B	12B+	1.5B
권장 VRAM	12GB+	24GB+	4GB~8GB
프롬프트 이해	CLIP (단어 중심)	T5 (문장 중심)	Nano-LLM (문맥 중심)
추론 속도	보통	느림	매우 빠름

위 표에서 볼 수 있듯이, 나노바나나는 ‘최고의 화질’을 목표로 하지 않는다. 대신 ‘Edge Device(온디바이스)에서의 구동 가능성’과 ‘프롬프트 이해도’에 초점을 맞췄다.

왜 지금 나노바나나인가?

서버 비용은 개발자와 기업에게 큰 부담이다. 모든 사용자가 H100 GPU를 사용할 수는 없다. 나노바나나는 개인 개발자의 로컬 환경, 나아가 모바일 기기에서도 LLM 기반의 고품질 이미지 생성을 가능하게 한다는 점에서 기술적 의의가 크다.

특히, RAG(검색 증강 생성) 시스템과 결합하여 텍스트 답변과 이미지를 동시에 생성해야 하는 멀티모달 애플리케이션을 구축할 때, 가벼운 나노바나나는 훌륭한 선택지가 될 수 있다.