Nano Banana

https://flux-ai.io/model/nano-banana-ai/?utm_source=chatgpt.com

Flux AI: Free Online Flux Kontext, Flux.1 AI Image Generator

 

https://nano-banana.org/?utm_source=chatgpt.com

Nano Banana — Google’s Next-Gen Image Editing AI

 

사람의 고뇌는 알겠지만 안에 들어가야될 내용을 알 수 없는 그림들

인스타그램용 내용들은 잘 나오는듯

 

이게 중요한게 아니고 이 모델을 대충 추정해보자. (그냥 딱보면 대충 이럴것 같다고 나오긴해서.... 아니면 뭐 말고지. 일단 논리적으로 하면 이게 맞아보이긴하.)

Nano Banana가 프로그래밍형 생성 모델이라면?

(비공개 모델을 바탕으로 한 가설 정리)

주의: 본 글은 공개 아티팩트가 없는 Nano Banana에 대해 최신 연구 경향을 토대로 구성한 가설입니다.

TLDR

• Nano Banana는 단순 ViT 또는 순수 Diffusion만이 아니라, Router가 포함된 MoE + 단계적 실행 흐름을 갖는 프로그래밍형 생성기일 가능성이 있다.
• 핵심은 Prompt를 Instruction Graph로 해석하고, 중요도에 따라 전문 Expert를 순차적으로 실행해 결과를 합성하는 점이다.
• Flux 계열이 샘플링 효율과 안정성에 집중했다면, Nano Banana는 맥락 분해와 편집 특화에 초점을 둔 것으로 추정된다.

가설 아키텍처 한눈에 보기

[Prompt/Text]  ──>  [Text Encoder]  ──>  [Planner(Router)]
                                         /     |       \
                                        /      |        \
                                   [Expert A][Expert B][Expert C] ...   ← MoE: 역할 특화
                                     |           |          |
                              (Identity keep) (Object edit) (Style/BG)
                                        \      |        /
                                         \     |       /
                                      [Fusion/Composer]
                                             |
                                     [Diffusion Backbone]
                                             |
                                           Output

 

• Text Encoder: 프롬프트를 컨텍스트 벡터로 변환
• Planner(Router): 컨텍스트를 해석해 실행 순서를 결정하고 Expert에 토큰·피처를 라우팅
• Experts: 역할 기반 모듈. 예: 인물 보존, 오브젝트 편집, 스타일·배경
• Fusion/Composer: 중간 산출물을 가중 합성 또는 세션 메모리로 축적
• Diffusion Backbone: 최종 합성 단계에서 고해상도 세부 묘사

단계적 생성 플로우

Step 0. Parse
  - 텍스트를 Instruction Graph로 변환
  - 중요도 스코어링: Identity > Object edit > Style

Step 1. Identity Preservation (Expert A)
  - 주 피사체 특징 잠금
  - 얼굴·포즈·헤어 등 핵심 요소 유지

Step 2. Targeted Editing (Expert B)
  - 액세서리 제거, 특정 객체 변경 등

Step 3. Style/Background (Expert C)
  - 전경 보존을 전제로 배경·라이팅·톤 적용

Step 4. Fusion & Denoising
  - Fusion 레이어로 중간 결과 결합
  - Diffusion 백본에서 상세 묘사와 잡음 제거

 

왜 프로그래밍형인가

• 하나의 거대한 통합 네트워크가 모든 편집을 평균적으로 처리하는 대신, 작업을 분해하고 순서를 정해 실행한다.
• 내부적으로는 함수 호출처럼 Expert를 필요 시 불러 쓰는 방식이므로, 모델이 계획을 세우고 실행하는 형태에 가깝다.

라우팅 가설 의사코드

def generate(prompt, image=None):
    ctx = text_encoder(prompt)
    plan = planner(ctx)            # 중요도, 실행 순서, 필요한 experts
    state = init_state(image)

    for step in plan.steps:        # 예: ["identity", "edit", "style"]
        expert = select_expert(step, ctx)
        state = expert.apply(state, ctx)

    out = diffusion_backbone(state, ctx)
    return out

• planner는 Instruction Graph를 만들고, select_expert는 MoE 라우팅을 수행
• state는 중간 표현. 이미지 편집인 경우 입력 이미지를 포함해 누적

Flux와의 차이점 요약

• Flux: 샘플링 효율, 안정화, 라틴트 설계에 집중한 순수 Diffusion 강화
• Nano Banana 가설: MoE 라우팅 + 단계적 실행으로 편집 정밀도와 맥락 제어를 우선

학습 전략 가설

• 멀티태스크 커리큘럼: identity lock → object edit → style 순으로 난이도 점증
• 라우팅 보조손실: Expert 간 역할 분화를 촉진하는 분류·정합 손실
• 교사 신호: 편집 마스크, 세그멘테이션, CLIP·SigLIP 정합도 등 다중 감독

한계와 리스크

• 라우팅 실패 시 아티팩트 발생 가능
• 단계적 실행으로 인한 latency 증가
• 데이터 어노테이션 비용과 훈련 복잡도 상승

앞으로의 방향

• Self-play 라우팅 개선: 계획-실행-피드백 루프
• Agentic Diffusion: LLM이 계획을, Expert가 실행을 맡는 더 강한 분업
• 사용자 컨트롤 노출: 단계별 강도 슬라이더, 우선순위 조절 UI

마무리

Nano Banana가 실제로 공개된다면, 가장 궁금한 포인트는 라우팅 기준, Expert 간 경계, Fusion 방식이다. 공개 전까지는 위와 같은 프로그래밍형 생성기 가설이 편집 성능 보고와 사용자 체감에 가장 합리적으로 부합한다.

1) 아키텍처에서 중요한 최소 스펙

• 텍스트 인코더: CLIP·SigLIP 계열 또는 LLaVA류 멀티모달 변형. 길고 복합적인 지시를 안정적으로 파싱해야 함.
• 플래너·라우터: 프롬프트를 Instruction Graph로 변환하고 토큰·피처를 전문가에게 라우팅. 라우팅 손실과 부하균형이 관건.
• Experts 세트: Identity 보존, 오브젝트 편집, 스타일·배경, 합성 품질 복구 같은 역할 분화. 각 Expert는 LoRA 혹은 Adapter로 경량화 가능.
• Fusion·Composer: 전문가 출력 병합. 단순 가중합보다 메모리형 피처 풀을 두고 단계별로 읽어오는 방식이 편집 품질에 유리.
• Diffusion 백본: 라틴트 UNet 또는 DiT형 백본. 샘플러는 flow matching·rectified flow 계열로 속도와 안정성 확보.
• VAE·업샘플러: 고주파 복원 품질을 결정. 업샘플러 전용 파인튜닝이 최종 샤프니스 차이를 만듦.
• 제약 모듈: 안전 필터, 얼굴 보존 임베딩, 마스크 유도 컨디셔닝, CFG 스케줄링 등.

2) 데이터가 좌우하는 부분

• 편집 트리플셋: (원본, 지시문, 목표) 형태가 대량 필요. 텍스트 지시 다양성과 마스크 정합도가 관건.
• 인물 보존 코퍼스: 동일 아이덴티티 유지 편집 데이터. 얼굴, 헤어, 포즈 다양성 확보.
• 합성 난이도 커리큘럼: 쉬운 편집에서 어려운 조합 편집으로 단계 상승. 조명·스타일·배경 교차 결합.
• 멀티턴 지시: 연속 명령이 누적되는 상황 데이터. 내부 메모리와 플래너 성능을 키움.
• 품질 필터링: aesthetic·NSFW·블러·텍스트 혼입 자동 필터. 학습 전 정제 품질이 바로 샘플 품질로 반영됨.

3) 트레이닝 레짐 가설 범위

• 단계 구성 예시
  1단계 사전학습: 대규모 텍스트 조건 생성으로 백본 안정화
  2단계 Expert 분화: 역할별 LoRA·Adapter에 편집 트리플 집중
  3단계 라우팅 학습: 토큰 라우팅 손실, 부하균형, 스파스 게이팅
  4단계 인스트럭션 튜닝: 멀티턴 지시, 거부·안전 정책 포함
  5단계 선호 최적화: DPO·PPO류로 사람 선호 정렬
  6단계 리파이너·업샘플러 파인튜닝: 고해상 샤프니스 복원
• 스케일 감: 이미지 수는 10^8 단위에서 10^9 근처까지, 이터 스텝은 수십만에서 수백만 스텝 범위가 합리적 가설. 해상도 768 이상, 1024까지 끌어올리는 경우 많음.
• 실전 팁: EMA 가중치 유지, CFG 스케줄링, 마스크 조건 주입, 장기 학습에서 라우팅 드리프트를 주기적으로 재교정.

4) 블랙박스에서 구조와 스케일을 추정하는 방법

• 아이덴티티 스트레스 테스트: 헤어색, 악세서리, 포즈를 크게 바꾸는 지시 후 얼굴 특징 보존률을 계량화. 높으면 전용 Expert와 보존 임베딩 가능성 큼.
• 조합성 테스트: 다중 객체 편집을 순서 섞어 입력할 때 일관성 유지 여부. 순서 민감하면 단계적 실행 로직 존재 가능성.
• 라우팅 감지 프롬프트: 특정 키워드 토글에 반응이 급변하면 게이팅 민감도가 높은 MoE 시그널.
• 지연시간 프로파일링: 편집 유형별 추론 시간 분포가 다르면 조건부 경로가 다를 확률.
• 누적 명령 내성: 멀티턴에서 컨텍스트 망각이 적으면 내부 메모리·플래너가 강함.

5) 소규모 재현 로드맵

• 베이스: SDXL·Flux 오픈계열 기반. 고정 백본 위에 역할별 LoRA Experts 3개부터 시작.
• 라우터: 경량 텍스트 인퍼런스 헤드로 지시문 분류 후 스파스 게이팅. 초기는 규칙 기반 라우팅과 교차학습 병행.
• 데이터: 공개 편집 데이터 + 합성 트리플 오토제너레이션. 세그멘테이션·마스크를 적극 활용.
• 훈련: 1단계 베이스 수렴, 2단계 Expert만 튜닝, 3단계 라우터와 Expert 공동 미세조정, 4단계 선호 최적화 소량.
• 평가: 아이덴티티 보존, 대상 편집 정확도, 배경 일관성, 아티팩트율, 사용자 선호 A/B.

6) 블로그에 붙일 짧은 결론 샘플

최근 고성능 생성기는 플래너·라우터가 지시문을 해석해 역할별 Expert를 단계적으로 실행하고, Fusion을 거쳐 Diffusion 백본이 최종 디테일을 완성하는 구조가 주류다. 차별화 포인트는 결국 데이터와 트레이닝 레짐이다. 편집 트리플의 질과 다양성, 아이덴티티 보존 코퍼스, 멀티턴 지시 데이터, 그리고 라우팅 손실과 선호 최적화가 결과 품질을 가른다. 모델을 추정하려면 아이덴티티 스트레스, 조합성, 라우팅 민감도, 멀티턴 내성을 블랙박스로 측정하면 구조와 스케일의 윤곽이 드러난다.