NBP에 필적하는 로컬 편집 모델, 여전히 기다리는 중이다
원문 제목 — Still wishing on a local editing model that can compete with NBP
📄 전문 번역
정확히 두 달 후면 Nano Banana Pro(NBP) 출시 1주년이 되지만, 편집 분야에서 아직도 필적할 만한 로컬 모델은 없다. Google은 참조 기능에서 확실히 강점을 보여준다. 좋은 얼굴 참조 이미지를 보내면 높은 일관성과 유연성으로 완전히 다른 사진을 생성해내는데, 마치 그 인물의 LoRA를 즉석에서 만들어낸 것과 같다. 인물에 대한 공간 표현력과 개인의 개성 재현 능력은 놀라운 수준이다.
이제 GPT2와 Qwen2.1(중국산 근친 복제판)을 보면, 인물을 새 장면에 그대로 복사해 붙인 듯하여 실제 재현이라기보다 콜라주처럼 보인다. 프롬프트로 어느 정도 개선할 수 있지만, 최종 결과물은 배경과 포즈 모두 경직되거나 인위적으로 보이는 경향이 있다.
T2I에서는 Krea 2가 사실상 완벽하다. 성능이 뛰어나고 빠르며, 지금까지 본 것 중 최고의 학습 능력을 갖췄다. 결과가 만족스럽지 않을 때도 LoRA를 쉽게 만들 수 있고, ZIT과 달리 품질 저하 거의 없이 이를 학습한다. 솔직히 내 모든 필요를 충족해주는 모델이다. 이제 I2I에서 NBP에 필적하는 모델만 남았다. Qwen2.1은 분명 그렇지 못하니, Krea 3가 그 역할을 해주길 바랄 뿐이다.
세 가지 편집에 모두 사용한 프롬프트는 '그 여성의 새로운 3:4 이미지를 생성하라. 그녀는 침실에서 편안하게 서서 거울 셀카를 찍고 있으며, 허리 위로 프레임이 잡히고 밝은 햇빛이 화면 오른쪽에서 들어온다'였다. 참조 이미지는 Krea 2로 생성한 무작위 이미지였다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
Nano Banana Pro 출시 1주년을 앞두고도 이미지 편집(I2I) 분야에서 필적할 로컬 모델이 없다는 지적이 제기됐다. 글쓴이는 Google의 참조 기반 인물 재현력을 높이 평가하는 반면 GPT2와 Qwen2.1의 결과는 콜라주처럼 경직됐다고 평했으며, T2I에서는 Krea 2가 사실상 완벽하다고 소개했다. 댓글에서는 모델 크기와 텍스트 인코더, 프롬프트 기법 등 결과 차이의 원인을 두고 의견이 오갔으며, Krea 3가 NBP급 편집 모델이 되기를 기대하는 분위기다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
안녕 친구, 내 모국어는 영어가 아니다. 공격하려는 의도는 없지만 의견이 공격적으로 들릴 수 있다. 이 주제에는 흔한 오해가 있다고 본다. 사실 2-3년 전에는 이런 것들이 전혀 없었으니, 그런 점에서 상황은 좋은 것이다. 또 비슷한 품질을 언급했는데, 결과는 꽤 근접하고 비교 가능한 수준이다. 마지막으로 'nano banana'와 비교할 때의 실수는 이것이 7b 모델이 아니라는 점이다. 150b 모델을 준다면 집 컴퓨터에서 돌릴 수 있겠는가? 로컬로 원해도 사용할 수 없을 것이다.
전혀 기분 나쁘지 않았다! 배려에 감사한다. 내가 감사하지 않는 사람처럼 들렸다면 그건 내 잘못이다. 이런 것들을 무료로 로컬에서 쓸 수 있다는 사실만으로도 놀랍고 감사한 일이다. 이 글은 ZIT과 Krea 2를 통한 T2I, H3를 통한 영상, Gemma 4를 통한 일반 대화, 최근 음악 분야의 YuE2, Qwen3.8을 통한 로컬 코딩 등 오픈 웨이트의 최근 발전에 기반한 소망일 뿐이다. 다만 ZIT 편집 이후 이미지 편집만이 유일하게 '뒤처진' 분야처럼 보일 뿐이다. 시기에 대한 오해는 없었으며, NBP가 아마도 (원문 미완결)
감사한다. 그렇다. 우리에게는 최적화와 더 똑똑한 모델이 필요하고, 그럴 자격도 있다.
맞는 말이지만 나도 같은 문제를 겪었고, 프롬프트에 '편안하게 서 있는' 정도로는 안 된다. 모델이 이해하지 못하거나 무시한다. 더 많은 지시와 네거티브 프롬프트를 줘야 한다. 쉽게 하려면 먼저 A포즈로 정면을 바라보고, 고개 돌림이나 기울임 없이, 머리카락이 중력에 따라 자연스럽게 흘러내리는 중립적인 참조 이미지를 만드는 것이 좋다.
이 시점에서 모델 탓이라기보다 텍스트 인코더 문제라고 본다. 프롬프트 강화(prompt enhancement)를 사용해 보라. nano와 gpt 2 둘 다 더 단순한 프롬프트를 줘도 이를 활용하기 때문이다.