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NVlabs/Sana

선형 확산 트랜스포머를 사용해 고해상도 이미지와 동영상을 효율적으로 생성하고, 학습 및 추론 파이프라인을 제공하는 오픈소스 코드베이스입니다.

대체할 수 있는 제품:MidjourneyRunway

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3시간 전

어떤 프로젝트인가요?

SANA는 NVIDIA Labs에서 개발한 확산 모델 코드베이스로, 고해상도 이미지와 동영상을 생성합니다. 핵심 설계에서는 확산 트랜스포머의 표준 어텐션을 선형 어텐션으로 대체하고 고압축 오토인코더(DC-AE)를 함께 사용해 4K 이미지와 같은 대형 결과물을 만드는 비용을 줄입니다.

이 저장소에는 여러 모델이 포함되어 있습니다. 최대 4K 텍스트-이미지 생성을 지원하는 SANA, 학습 및 추론 단계의 스케일링을 지원하는 SANA-1.5, 한 번 또는 몇 단계만으로 생성하는 SANA-Sprint, 그리고 SANA-Video, SANA-Video 2.0, 제어 가능한 월드 모델(SANA-WM), 스트리밍 동영상-동영상 편집 모델(SANA-Streaming) 등의 동영상 모델이 있습니다. 강화 학습을 이용한 후속 학습 레시피인 Sol-RL도 포함되어 있습니다. 사전 학습된 가중치는 Hugging Face에 공개되어 있으며, diffusers를 통해 모델을 불러올 수 있습니다.

이 프로젝트는 ComfyUI 노드, SGLang 서빙 지원, ControlNet, LoRA 및 DreamBooth 파인튜닝, 그리고 메모리가 제한된 GPU에서 실행하기 위한 4비트 및 8비트 양자화를 제공합니다.

핵심 기능

  • 01최대 4K 이미지 생성을 지원하는 선형 어텐션 기반 확산 트랜스포머.
  • 02720p 출력도 지원하는 텍스트-동영상 및 텍스트-이미지-동영상 모델.
  • 03sCM 증류를 통한 한 단계 및 소수 단계 생성.
  • 04ControlNet, LoRA 및 DreamBooth 파인튜닝 지원.
  • 05VRAM이 제한된 GPU에서 실행하기 위한 4비트 및 8비트 양자화.
  • 06diffusers, ComfyUI 및 SGLang 통합.

활용 사례

  • 일반 소비자용 GPU 한 대로 고해상도 이미지 생성.
  • 효율적인 확산 트랜스포머 아키텍처 연구.
  • LoRA를 사용해 자체 데이터로 텍스트-이미지 또는 동영상 모델 파인튜닝.
  • SGLang을 사용해 OpenAI 호환 API 뒤에서 확산 모델 서빙.

빠른 시작

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    설치 및 설정에 관한 공식 문서를 여세요

사용 전 알아둘 점

  • 생성에는 성능이 충분한 NVIDIA GPU가 필요합니다. README의 데모에서는 3090급 및 H100 하드웨어를 참조합니다.

토픽

#diffusion#text-to-image#text-to-video#linear-attention#transformers#pytorch#image-generation#video-generation#dit#linear-transformer

자주 묻는 질문

Sana은(는) 무엇인가요?
선형 확산 트랜스포머를 사용해 고해상도 이미지와 동영상을 효율적으로 생성하고, 학습 및 추론 파이프라인을 제공하는 오픈소스 코드베이스입니다. SANA는 NVIDIA Labs에서 개발한 확산 모델 코드베이스로, 고해상도 이미지와 동영상을 생성합니다. 핵심 설계에서는 확산 트랜스포머의 표준 어텐션을 선형 어텐션으로 대체하고 고압축 오토인코더(DC-AE)를 함께 사용해 4K 이미지와 같은 대형 결과물을 만드는 비용을 줄입니다.
Sana은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Sana은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Sana은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. Sana의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.
Sana은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
일반 소비자용 GPU 한 대로 고해상도 이미지 생성. 효율적인 확산 트랜스포머 아키텍처 연구. LoRA를 사용해 자체 데이터로 텍스트-이미지 또는 동영상 모델 파인튜닝. SGLang을 사용해 OpenAI 호환 API 뒤에서 확산 모델 서빙.
Sana는 어떻게 설치하나요?
설치 및 설정에 관한 공식 문서를 여세요
Sana은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/NVlabs/Sana

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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