12B Diffusion Transformer 기반의 Raw-Turbo 이원화 워크플로우를 통한 2초 내 고해상도 생성 구현

Context

기존 소비자용 AI 모델의 정형화된 출력물로 인한 브랜드 차별성 결여와 생성 속도 저하 문제 발생. 단일 모델 기반의 파인튜닝 방식으로는 스타일의 유연성과 런타임 성능을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계 존재.

Technical Solution

• 12B 파라미터 규모의 Diffusion Transformer 아키텍처를 기반으로 한 Zero-base 모델 설계
• RLHF 및 Aesthetic Distillation을 배제하여 잠재 공간의 표현력을 극대화한 Krea 2 Raw 체크포인트 활용
• Knowledge Distillation을 통해 추론 단계를 8단계로 압축한 Krea 2 Turbo 변체 도입
• 'Train on Raw, Generate with Turbo' 전략을 통한 학습 정확도와 추론 속도의 분리 최적화
• Custom LoRA 학습 후 Turbo 모델로 이식하여 브랜드 정체성을 유지하는 고속 생성 파이프라인 구축
• Latent Space 매핑 기반의 Style Transfer 시스템을 통한 텍스트 제어 한계 극복 및 시각적 일관성 확보