Data Vision

놀라운 AI 도구 5선: 당신이 몰랐던 생산성 혁신최신 AI 도구는 놀라운 생산성 향상과 혁신적인 기능으로 주목받고 있습니다. 이 글에서는 영상에서 다룬 5가지 AI 도구를 요약하고, 각각의 주요 기능과 활용 사례를 정리했습니다.1. Napkin AI: 비주얼 콘텐츠 생성Napkin AI는 간단한 텍스트 입력만으로 다이어그램, 플로우차트, 그래픽 등을 생성하는 도구입니다.주요 기능텍스트를 입력하면 자동으로 비주얼 콘텐츠 생성.아이콘, 색상, 폰트 등 세부 요소 수정 가능.완성된 콘텐츠는 투명 배경 PNG로 다운로드 가능.활용 사례블로그 글: 복잡한 아이디어를 시각적으로 표현.뉴스레터: 전문적인 인포그래픽 제작.유튜브 영상: 프레젠테이션용 그래픽 생성.2. Gamma AI: 자동 프레젠테이션 및 웹사이트 ..

허깅페이스로 챗봇 개발하기 미니 코스 1섹션 1: 개발 환경 설정목표Python 개발 환경 구축필요한 라이브러리 설치허깅페이스 계정 생성상세 단계Python 3.8 이상 버전 설치가상 환경 생성 및 활성화python -m venv chatbot_envsource chatbot_env/bin/activate # Linux/Macchatbot_env\Scripts\activate # Windows필수 라이브러리 설치pip install transformers torch datasets acceleratepip install huggingface_hub허깅페이스 웹사이트에서 계정 생성허깅페이스 CLI 도구 설치 및 로그인pip install huggingface_hubhuggingface-cli lo..

Lip Sync 비디오 만들기 with CapCutCapCut의 Lip Sync 기능을 사용하여 AI 기반의 립싱크 비디오를 만드는 방법을 소개합니다. 이 튜토리얼은 CapCut 데스크톱 버전(PC) 5.2.0을 기준으로 작성되었습니다.1. 준비물이미지: 립싱크를 적용할 사진 파일.오디오 파일: 텍스트를 음성으로 변환하거나 별도의 오디오 파일 준비.CapCut: CapCut 다운로드.2. 기본 설정이미지 추가:CapCut의 미디어 패널에서 "Import"를 클릭하거나 이미지를 드래그하여 타임라인에 추가합니다.타임라인에 이미지를 배치 후 선택.Lip Sync 활성화:오른쪽 패널에서 "Video" → "Basic" → "Lip Sync" 항목을 체크합니다.3. 오디오 추가 방법A. 텍스트를 음성으로 변환 (..

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..

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 #..