Data Vision

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..

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 ..

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..

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..

인체 주요 부위 추출 및 치수 측정이 단계에서는 세그멘테이션된 이미지를 사용하여 신체의 주요 부위를 추출하고, 신체 치수를 추정하는 작업을 수행합니다. 이를 위해 MediaPipe 라이브러리를 사용하여 인체 포즈를 분석할 수 있습니다.1. MediaPipe 설치먼저, MediaPipe를 설치해야 합니다. 이미 설치하셨다면 이 단계를 건너뛰어도 됩니다.pip install mediapipe2. 인체 포즈 추정 함수 정의MediaPipe를 사용하여 인체의 주요 포인트를 추정하는 함수를 작성합니다.import mediapipe as mpdef estimate_body_pose(image): mp_pose = mp.solutions.pose pose = mp_pose.Pose(static_image_..

텐서플로우 기반 개발 환경 설정Python 설치 (3.7 이상 권장)가상 환경 생성 및 활성화필요 라이브러리 설치:pip install numpy opencv-python tensorflow tensorflow-hub pillow프로젝트 디렉토리 구조 생성:virtual_fitting/├── input/│ ├── person.jpg│ └── clothing.jpg├── output/├── main.py└── requirements.txtrequirements.txt 수정:numpyopencv-pythontensorflowtensorflow-hubpillow추가 권장 라이브러리:pip install mediapipe # 인체 포즈 및 세그멘테이션에 유용pip install matplotlib #..