낼름낼름 동동이

8월 7일의 기록내용이 길어 나눠서 작성했고, 오늘부터는 실제 실습을 해보면서 결과를 계속 업로드 할 예정이다.목차얼마나 많은 이미지를 생성해야 하나?잘못된 이미지 수정하기어떤 모델을 사용할 것인가?새로운 모델을 학습시키는 방법부정적 프롬프트Stable Diffusion으로 인쇄용 대형 이미지를 생성하는 방법이미지의 구도를 제어하는 방법특정한 피사체 생성하기 얼마나 많은 이미지를 생성해야 할까?실행시 Batch size를 크게 할수록 생성하는 속도는 빨라지며 한 번에 많은 이미지를 뽑을 수 있다. 처음 2~4장 생성한 뒤 지속적으로 원하는 이미지가 나오는지 확인해보는 것이 중요하다.잘못된 이미지 수정AI 이미지를 생성하다보면, 특히 사람의 모습을 생성할 경우, 부자연스러운 표정이나 자세를 취한 이미지가 ..

8월 6일의 기록게임아트 딥러닝 팀 프로젝트를 좀 더 디벨롭해서 실무에 적용할 수 있을 수준까지 만들려면 어떻게 해야 할까 고민하며 Stable Diffusion에 대해서 더 공부해보기로 했다. 괜찮은 자료가 있어서 직접 참고하면서 공부를 했다.목차이미지 생성형 인공지능의 종류스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 이란?Stable Diffusion 사용방법은?Stable Diffusion의 장점스테이블 디퓨전으로 할 수 있는 것어떤 Stable Diffsion 서비스를 사용해야 할까?프롬프트를 잘 만들려면?Stable Diffusion 기본 파라미터이미지 생성형 인공지능의 종류이미지 생성형 인공지능(Generative AI for Image)란, 말 그대로 인공지능 중에서 이미지 생성 방면으로..

7월 05일의 기록기업 연계 프로젝트를 위해 리뷰 요약을 위해 찾아보던 중, 리뷰 요약과 관련된 모델을 자세하게 설명해둔 Github가 있어서 공부하게 되었다.Intro to Text SummarizationDefinitionBerry, Dumais, & O’Brien (1995)은 텍스트 요약을 다음과 같이 정의한다.Text summarization is the process of distilling the most important information from a text to produce an abridged version for a particular task and user 텍스트 요약이란 주어진 텍스트 중 중요한 정보만 정제해내는 과정이다. 다시 말해, 텍스트 요약이란 원문을 이해하기 쉽고..

TextRank란?문서 집합을 요약하는 방법으로 키워드와 핵심 문장을 선택하는 extractive methods를 이용할 수 있다.TextRank는 word graph나 sentence graph를 구축한 뒤, Graph ranking 알고리즘인 PageRank를 이용하여 키워드와 핵심 문장을 선택한다.Unsupervised approach의 방법으로 텍스트의 도메인 영역, 언어에 구애받지 않고 적용할 수 있는 알고리즘이다.성능 대비 간편하여 키워드 및 핵심 문장 추출에 있어서 공부할 가치가 있는 알고리즘 기본 개념 : 그래프 이론(directed, weighted)TextRank 알고리즘은 Page-rank라는 그래프 기반 랭킹 알고리즘을 텍스트에 적용한 일종의 page-rank 알고리즘의 variat..

7월 3일의 기록오늘은 딥러닝 프로젝트의 회고를 바탕으로 새롭게 개선해야할 기획을 정리해보았다. 내용을 바탕으로 Stable-Diffusion에 대해 학습을 시켜 보았고, 이는 다시 블로그에 정리할 예정이다. 1. 문제점 정의작은 예산(1인 개발자)으로 게임을 개발하는 경우 게임 아트를 만들어줄 전문 인력을 고용할 여력이 없으며, 외주를 맡길 때도 비용이 들어가는데, 이 비용이 높은 부담이 된다.1-1. 서비스 타겟 : 1인 개발자, 게임 스타트업2. 해결방안원하는 상황에 맞는 게임 아트를 즉각적으로 생성해주는 AI가 있다면 외주를 맡기거나 인력을 고용해서 이미지를 만들지 않아도 된다2-1. InputBefore : 게임 스토리 프롬프트After : 필요로 하는 이미지에 대한 설명실제 서비스를 사용할 때..

7월 2일의 기록기업연계 프로젝트로 진행하고 있는 yelp 리뷰 데이터 요약을 위해 데이터 탐색을 진행하였다. 시작 단계에서 헤매긴 했지만, 캐글에서 이전에 사람들이 많이 진행했던 방법이 있어서 이를 참조하면서 내용을 진행해보았다.  목차Yelp란?EDAYelp란?2004년 7월에 설립된 미국의 종합 평점 플랫폼 운영사이다. 미국을 중심으로 식당이나 배달등 로컬 기반의 평점을 비롯한 서비스를 제공하고 있다. (맛집을 찾기에 유용하다) 한국으로 따지면 배민, 네이버 지도, 카카오 맵등의 기능을 종합적으로 제공하는 곳이라고 생각할 수 있다.Yelp에는 맛집을 탐방했던 유저들이 남겨둔 후기들이 많이 모여있는데, 이 데이터가 오픈 되어 있다.EDA0. 라이브러리 및 함수import numpy as npimpor..

6월 28일의 기록오늘도 아침부터 코딩 테스트 문제도 풀고 포트폴리오를 정리하다 수업시간이 되었다.그런데, 수업을 듣던 사람들이 이제는 수업도 없으니 강의장에 오지 않고 다들 따로 있다보니 무언가 마음이 들뜨는 느낌이다. 벌써 끝인것만 같다고 느껴지는데, 이럴수록 다시 마음을 다잡아야지... 달라지지말고 계속 이대로만 해보자 오늘은 기업 연계프로젝트를 위해  오프라인으로 처음 모여서 github 레포지토리 설치와 EDA를 위한 첫번째 준비를 완료하였다. 전체 내용은 어렵지는 않아서 가볍게 git에서 브랜치를 만들고 최초 commit을 해보았다. 이 내용을 블로그로 써보려고 한다. 목차1. git이란?2. github 레포지토리 설치3. git commit 실습  git우선 깃에 대한 정보는 이 유튜브를 ..

프로젝트 회고오늘은 딥러닝 프로젝트의 발표날, 어제까지 만들었던 피피티 자료를 오전에도 피드백을 받으며 계속 수정하였다. 열심히는 하였지만 개인적으로는 아쉬웠다. 프로젝트에 할당된 시간을 지켜서 만들지 못하는 나의 한계이지 않았을까? 일을 많이 벌려두고 마무리를 못하는 습관이 보였던 것 같다.이미지와 사운드(사운드 중에서도 음악...) 딥러닝 모델을 2가지를 쓰면서 차별점을 극대화 하고 싶었고 이를 모두 이해하면서 직접 코딩까지 해보면서 환경 세팅 오류 해결 및 디버깅에 시간을 많이 쓰다보니, 정작 이 주제를 가지고 어떤 문제를 해결하려고 해? 하는 부분을 어필하지 못했던 것 같다. 아쉬웠기 때문에 좀 더 시간을 써서 디벨롭시켜야겠다. 4~8주라는 시간을 한번에 들여서 산출물을 한번에 뽑는 것이 아니라 ..