Gemini를 복원기로 쓰는 초소형 이미지 압축 실험
Cascade는 이미지를 아주 작게 줄인 뒤, Gemini 같은 생성 로 다시 복원하는 신경망 이미지 코덱이다. 100만 장 이미지로 학습했고, 익숙한 물체와 형태를 잘 다루는 쪽에 초점을 맞췄다. 목표는 원본의 스타일, 색, 큰 구조를 최대한 유지하면서 JPEG보다 훨씬 낮은 를 쓰는 것이다.
테스트 이미지에서 평균 는 0.03이고, 범위는 0.005에서 0.16이다. 구성은 , 계단식 조건부 합성곱 네트워크, LoRA를 붙인 생성 세 부분이다. 기본 디코더는 Gemini이며, 오프라인 대안으로 SDXL도 쓸 수 있다.
사용자는 깃허브 코드를 내려받고, 모델을 폴더에 넣고, GEMINI_API_KEY를 설정한 뒤 encode.py와 decode.py로 .nit 파일을 만들고 복원한다. 품질과 용량을 조절하는 qp 값, Gemini 호출 없이 흐릿한 가이드만 내보내는 -only, 여러 결과 중 가장 원본 가이드에 가까운 것을 고르는 n-decode 같은 옵션도 있다.
핵심 포인트
- Cascade는 이미지를 .nit 파일로 압축하고 Gemini로 다시 복원한다.
- JPEG보다 최대 50배 낮은 를 목표로 하며, 테스트 평균은 0.03이다.
- 기본 디코더는 Gemini이고, 오프라인 선택지로 SDXL도 제공된다.
- 설치에는 깃허브 코드, 모델, GEMINI_API_KEY 설정이 필요하다.
- qp, n-decode, -only 같은 옵션으로 품질, 비용, 실행 방식을 조절할 수 있다.