전체 글 (310) 썸네일형 리스트형 메타(Meta)에서 출시한 새로운 SNS 플랫폼 쓰레드 스레드 글쓰기의 성공 비결과 알고리즘 활용법최근 가장 주목받고 있는 SNS 플랫폼인 스레드(Thread)를 통해 단기간에 조회수와 팔로워를 늘리는 방법에 대해 알아봅니다. 이번 글에서는 스레드 글쓰기의 핵심 전략과 알고리즘 활용법을 소개합니다.1. 스레드란 무엇인가?스레드는 메타(Meta)에서 출시한 새로운 SNS 플랫폼으로, 기존 인스타그램 사용자들을 통합하며 빠르게 성장하고 있습니다. 특징:텍스트 중심의 간단한 포스팅 구조.인스타그램 계정과의 원활한 연동.사용자 친화적인 인터페이스.스레드는 특히 트위터와 유사한 사용자 경험을 제공하면서도 메타의 생태계와 결합된 강점을 가지고 있습니다.스레드 공식 웹사이트: https://www.threads.net2. 스레드에서 성공하는 글쓰기 전략(1) 알고리즘 이.. Python으로 Google Trends 활용해 트렌드 분석하기 Python으로 구글 트렌드 분석하기Google Trends는 현재 전 세계적으로 인기 있는 키워드를 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. Python에서는 별도의 API 키 없이 pytrends 라이브러리를 사용하여 Google Trends 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다. 이번 글에서는 pytrends를 활용해 실시간 트렌드와 키워드 분석 방법을 소개합니다.1. pytrends란?pytrends는 Google Trends의 웹 요청을 시뮬레이션하여 데이터를 수집하는 비공식 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 실시간 트렌드, 키워드 검색량, 연관 검색어 등을 손쉽게 가져올 수 있습니다.장점: API 키가 필요 없으며 간단히 설치 및 사용 가능.주의사항: Google Trends의 요.. ChatGPT를 활용해 학습 효율 극대화하는 3가지 방법 ChatGPT를 활용해 학습 효율 극대화하는 3가지 방법AI 기술을 활용하여 학습 효율을 극대화할 수 있는 구체적인 방법과 함께 유용한 프롬프트를 소개합니다. 이 글에서는 실제로 적용 가능한 프롬프트 예시를 통해 누구나 학습 방식에 변화를 줄 수 있는 실질적인 방법을 다룹니다.1. 사례와 예시를 통한 개념 이해방법사례와 예시는 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 학습 도구입니다. 특히 ChatGPT를 활용하면 어떤 주제든 간단하고 구체적인 사례를 만들어 이해를 도울 수 있습니다.활용 프롬프트당신은 [주제]의 전문가입니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 [주제]를 사례와 예시를 들어 설명해 주세요.예시프롬프트: "당신은 미생물 군집 이식에 대해 잘 아는 전문가입니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도.. Google Trends의 실시간 트렌드 가져오기 - Python Google Trends API 없이 Python으로 트렌드 분석하기Google Trends는 현재 전 세계적으로 인기 있는 키워드를 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. Python에서는 별도의 API 키 없이 pytrends 라이브러리를 사용하여 Google Trends 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다. 이번 글에서는 pytrends를 활용해 실시간 트렌드와 키워드 분석 방법을 소개합니다.1. pytrends란?pytrends는 Google Trends의 웹 요청을 시뮬레이션하여 데이터를 수집하는 비공식 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 실시간 트렌드, 키워드 검색량, 연관 검색어 등을 손쉽게 가져올 수 있습니다.장점: API 키가 필요 없으며 간단히 설치 및 사용 가능.주의사항.. 마케팅에 AI를 활용하기 AI를 활용한 마케팅 서비스: 마케터를 위한 혁신적 솔루션AI 기술은 마케팅 분야에서 고객을 효과적으로 타겟팅하고 개인화된 서비스를 제공하는 데 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 이번 글에서는 AI를 활용한 마케팅 서비스의 기능과 실제 사례를 통해, 이 기술이 어떻게 마케팅 업무를 혁신적으로 변화시키고 있는지 알아보겠습니다.1. AI 마케팅 도구 개발 배경마케팅 분야의 AI 활용마케팅에서는 AI 기술이 생성형 AI 등장 이전부터 다양한 방식으로 활용되었습니다. 주로 CRM(Customer Relationship Management)과 관련된 다음 영역에서 두드러진 성과를 보였습니다:고객 세분화: 데모그래픽 정보나 비지도 학습(예: K-Means 클러스터링)을 활용하여 세그먼트를 구성.개인화 서비스: 머신러.. 생성형 AI를 활용한 가상 피팅 개발하기 (5) 5. 세부 조정 및 보정이 단계에서는 가상 피팅 이미지의 품질을 향상시키기 위해 의류와 신체의 경계 부분을 자연스럽게 처리하고, 그림자 및 주름 등의 디테일을 추가하여 더 현실감 있는 결과를 만드는 작업을 수행합니다.1. 경계 부드럽게 처리하기의류와 신체의 경계 부분을 부드럽게 처리하기 위해 블러 효과를 적용할 수 있습니다. 이를 통해 합성된 이미지가 더 자연스럽게 보이게 할 수 있습니다.def smooth_edges(fitting_image, segmentation_mask): # 경계 부분 블러 처리 blurred_image = cv2.GaussianBlur(fitting_image, (5, 5), 0) # 세그멘테이션 마스크를 사용하여 원본 이미지와 블러 처리된 이미지를 결합 .. 생성형 AI를 활용한 가상 피팅 개발하기 (4) 4. 가상 피팅 이미지 생성이 단계에서는 변형된 의류 이미지를 사람의 전신 이미지와 합성하여 가상 피팅 효과를 구현합니다. 이를 위해 간단한 합성 방법을 사용하여 두 이미지를 결합합니다.1. 이미지 합성 함수 정의사람 이미지와 변형된 의류 이미지를 합성하는 함수를 작성합니다. 이 과정에서 세그멘테이션 마스크를 사용하여 의류가 사람의 신체에 자연스럽게 결합되도록 합니다.def composite_images(person_image, warped_clothing, segmentation_mask): # 세그멘테이션 마스크를 사용하여 사람의 신체 부분을 추출 body_mask = (segmentation_mask > 0).astype(np.uint8) # 사람 부분을 1로 설정 # 의류 이미지.. 생성형 AI를 활용한 가상 피팅 개발하기 (3) 이번 단계는 "의류 워핑"입니다. 이 단계에서는 세그멘테이션된 사람 이미지에 맞춰 옷 사진을 변형하고, 이를 통해 가상 피팅 효과를 구현합니다. 이를 위해 옷의 크기와 위치를 신체 치수에 맞게 조정하는 작업을 수행합니다.1. 의류 이미지 로드 및 전처리먼저, 옷 이미지를 로드하고 전처리하는 함수를 추가합니다.def load_clothing_image(image_path): clothing_image = Image.open(image_path) return np.array(clothing_image)def preprocess_clothing_image(clothing_image): # 이미지 크기 조정 (예: 256x256) clothing_image = cv2.resize(cloth.. 이전 1 ··· 23 24 25 26 27 28 29 ··· 39 다음