프로젝트8 [프로젝트] CivitAI Safetensors를 활용하여 생성 이미지를 만들어보자 1. CivitAI 모델 소개 CivitAIhttps://civitai.com/ Civitai: The Home of Open-Source Generative AIExplore thousands of high-quality Stable Diffusion & Flux models, share your AI-generated art, and engage with a vibrant community of creatorscivitai.com CivitAI는 대표적인 Stable Diffusion 기반의 AI 이미지 생성 플랫폼이다. 페이지를 둘러보다 유저들이 업로드해둔 생성 이미지들 뿐만 아니라 Checkpoint, LoRA, Embedding 등 정말 많은 모델들이 공개되어 있는 것을 확인할 수 있다.그 중.. 2024. 9. 28. [캡스톤디자인] 시각장애인을 위한 한국어 시각 정보 질의응답 연구 # 본 프로젝트는 '2023-2 산업 AI : 캡스톤디자인 수업' 과제로 제출한 프로젝트임을 명시합니다. ( 2023.09.07 ~ 2023.12.21 ) 주제 시각장애인을 위한 한국어 시각 정보 질의응답 연구 : 시각 정보와 한국어 언어모델을 활용하여 팀원 이예진 방법 1. 국내 시각장애인의 일상생활 향상에 도움이 될 수 있는 VQA(Visual Questionn Answering) 모델을 만들고자 함 2. 기존 공개된 모델과 데이터들을 리서치, 활용할 수 있는 모델과 데이터를 선정(방법론 및 데이터 적합성 검토) 3. 멀티모달 모델링을 통해 주어진 조건 하에서 기존 모델의 성능을 뛰어넘는지 확인 코드 정리(GitHub) https://github.com/Rahites/VQA-KoreanBlind Gi.. 2023. 12. 31. [프로젝트] 한국 농인을 위한 수어 통역 시스템 구축 # 본 프로젝트는 '2023 6th D&A AI BigData Conference'에서 발표한 프로젝트임을 명시합니다. ( 2023.06.26 ~ 2023.12.01 ) 주제 한국 농인을 위한 수어 통역 시스템 구축 팀원 수어 사운드 스쿼드 (류병하, 이동근, 주민지, 천예은) 배경 현재 대한민국에는 청각/언어 장애인의 수보다 수어 통역사가 부족하여 청각/언어 장애인의 사회 참여와 생활 편의에 많은 어려움이 존재한다. 또한 새롭게 수어 공부를 하는데 있어 정형화된 수어 사전이 없어 동작 하나하나를 찾거나 물어가며 공부해야 하는 실정이다. 따라서 본 프로젝트에서는 한국의 청각/언어 장애인의 의사소통을 돕기 위한 수어 통역 시스템을 구축하는 것에 목표를 둔다. (본래 실시간 시스템을 구축하는 것을 목표로 하.. 2023. 12. 4. [프로젝트] 내가 이모티콘이 된다면 # 본 프로젝트는 '2022 5th D&A BigData Conference'에서 발표한 프로젝트임을 명시합니다. ( 2022.07.02 ~ 2022.11.25 ) 주제 내가 이모티콘이 된다면 (StyleGAN을 이용한 이모티콘 생성) 팀원 신예주, 윤경서, 이경욱, 조문주 배경 현재 사용하는 이모티콘은 작가들이 이미 만들어 놓은 이모티콘으로 나의 본질적인 감정을 표현하는 데 있어 한계가 존재한다. 따라서 나의 표정을 담은, 내가 원하는 캐릭터의 모습의 이모티콘을 만들어 이모티콘을 사용하는 사람의 재미와 흥미를 더 돋우어 보자!! 방법 1. 이모티콘 이미지 생성 데이터 수집 및 가공 : '짱구는 못말려'에 나오는 등장인물의 이미지 수집 및 데이터 셋에 알맞은 형태로 가공 실제 이미지 그림체 변환 : '짱.. 2023. 2. 4. [프로젝트] 서울시 대기오염의 주범은? # 본 프로젝트는 '2022-2 다변량 통계 분석 수업' 과제로 제출한 프로젝트임을 명시합니다. ( 2022.11.09 ~ 2022.12.16 ) 주제 대기오염에 따른 서울시 지역 군집화 팀원 최준용, 한윤지 방법 1. 데이터 수집 : 서울시 대기오염 측정소 50곳의 3개년 일별 대기오염 Data 수집 2. 데이터 전처리 : 시계열 Data의 특성을 없애는 방향으로 전처리 진행 (Time Series -> 월별, 계절별... 등등) 3. 데이터 분석 : Linkage Method, Clustering, 요인 분석 등의 군집화 기법을 활용하여 지역 군집화 4. 결론 및 군집화 결과 시각화 : folium 모듈을 사용해 실제 측정소의 위치 및 주변 도로 지도 시각화 https://github.com/Rahi.. 2023. 1. 24. [프로젝트] 실시간 수어 번역 인식 모듈 생성 # 본 프로젝트는 '2022-2 딥러닝 수업' 과제로 제출한 프로젝트임을 명시합니다. ( 2022.10.27 ~ 2022.12.14 ) 주제 실시간 수어 번역 인식 모듈 생성 방법 1. 데이터 수집 : 31개의 자음, 모음에 대한 팀원들의 학습 영상 촬영 2. 데이터 전처리 : MediaPipe를 이용하여 촬영한 영상들을 npy 형태의 파일로 변환한 이후 하나의 npy 파일로 병합 3. 모델링 : LSTM 모델을 이용한 시계열 데이터 학습 4. 평가 : 모델의 정확도 평가 및 모델 시연 https://github.com/Rahites/Sign_Language_Translation GitHub - Rahites/Sign_Language_Translation Contribute to Rahites/Sign_.. 2023. 1. 2. 이전 1 2 다음
