Data Vision

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..

생성형 AI를 활용한 가상 피팅 개발하기 (2)

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_..

생성형 AI를 활용한 가상 피팅 개발하기 (1)

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 #..

PT 프롬프트 똑똑하게 질문하는 방법

GPT 프롬프트 응용하기: 더 똑똑하게 질문하는 방법유튜브 채널 생성 AI 코리아의 강의를 바탕으로, GPT를 더 효과적으로 활용하는 방법을 소개합니다. 이번 강의에서는 프롬프트의 기본을 넘어서, 실제 응용 사례와 고급 기법들을 다룹니다.프롬프트의 기본 이해프롬프트란 GPT와 상호작용할 때 사용하는 명령문입니다. 이를 통해 원하는 정보를 효과적으로 얻을 수 있습니다. 기본 원칙은 간단합니다:쿠션 언어 제거:"할 수 있을까요?" 또는 "해주세요"와 같은 불필요한 정중어는 사용하지 않습니다.예: "떡볶이에 대해 설명해줘."의도와 청중 포함:대상 청중과 목적에 맞는 문구를 추가합니다.예: "30대 여성을 대상으로 한 블로그 게시물을 작성해줘."고급 프롬프트 기술1. 긍정적인 지시어 사용부정 명령어(예: "~하..

벡터 데이터베이스란 Vector Database

벡터 데이터베이스 (Vector Databases)벡터 데이터베이스는 현대 AI 및 머신러닝 응용 프로그램의 핵심 기술 중 하나로, 대규모 언어 모델(LLMs)과 함께 사용됩니다. 이 글에서는 벡터 데이터베이스가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 활용되는지에 대해 알아보겠습니다.벡터 데이터베이스란?벡터 데이터베이스는 데이터 객체를 고차원 벡터로 변환하여 저장하고, 이를 효율적으로 검색하는 시스템입니다. 이러한 벡터는 주로 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 비정형 데이터를 포함하며, 이 데이터를 숫자 형식으로 변환한 후 고차원 공간에서 표현합니다.주요 특징유사성 검색: 벡터 데이터베이스는 입력 벡터와 가장 가까운 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 설계되었습니다.확장성: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며..

대규모 언어 모델 LLM 이란

대규모 언어 모델 (LLMs)대규모 언어 모델(LLMs)은 현대 생성형 AI 기술의 핵심 요소입니다. 이 블로그에서는 LLM이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제 활용 사례에 대해 살펴보겠습니다. 또한 이러한 모델을 사용하는 방법과 구현에 대한 실질적인 통찰을 제공합니다.대규모 언어 모델이란?대규모 언어 모델은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 자연어를 처리하고 이해하는 생성형 AI의 한 종류입니다. 이 모델은 방대한 데이터셋을 학습하여 패턴, 엔터티 관계, 언어 구조를 파악합니다. LLM이 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다:텍스트 생성요약코드 생성언어 번역감정 분석주요 특징:다중 모달 기능: 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형에서 작업 가능.적응성: 단일 모델로 다양한 작업 수행 가능..

AI를 활용한 빠른 논문 작성법

AI를 활용한 빠른 논문 작성법: 컴퓨터 비전 생성형 AI 예제최근 AI 기술의 발전으로 논문 작성 과정이 획기적으로 단축되었습니다. 이번 글에서는 GPT, Claude, 엘리스(ELISE), Site, Scispace와 같은 AI 도구를 활용하여 논문을 빠르게 작성하는 방법을 소개합니다. 컴퓨터 비전과 생성형 AI 분야를 예제로, 초안을 신속히 작성하고 수정하는 효율적인 워크플로우를 배울 수 있습니다.준비물: 주요 AI 도구와 데이터 파일필요한 도구GPT: 주제 구조 작성 및 레퍼런스 정리.Claude: 인트로, 메서드, 디스커션 등 세부 장문 작성.ELISE: 유사 연구의 대상자 수 및 연구 디자인 요약.Site: 인용문 추출 및 인용구 네트워크 시각화.Scispace: 논문의 메서드 섹션을 추출 및..

TensorFlow를 사용하여 LLM Fine-tuning

Hugging Face와 TensorFlow를 사용하여 LLM Fine-tuning하는 방법대규모 언어 모델(LLM)을 사용자 정의 데이터셋으로 Fine-tuning하면 특정 작업에 최적화된 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 이 가이드는 Hugging Face와 TensorFlow를 사용하여 Llama 3.21B 모델을 Fine-tuning하는 과정을 단계별로 설명합니다.1. Fine-tuning의 개요Fine-tuning은 기존에 사전 학습된 모델을 새로운 데이터셋에 적응시키는 과정입니다. 이를 통해 특정 작업(예: 분류, 요약, 감정 분석 등)에 특화된 성능을 얻을 수 있습니다. 예제 작업은 아래와 같습니다:입력: 논문 제목과 요약출력: 논문의 카테고리(예: 컴퓨터 비전, 자연어 처리)사전 준비물Hu..