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AI_SDXL SAM
상위 문서로 이동 : AI Wiki
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V1은 원본 이미지와 괴리감이 있음
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우리의 서비스는 나의 desk를 꾸며주는 컨셉이며 내 desk에 없던 Item을 추천해줬다면 그 Item의 상품 정보도 return하여 실제 똑같이 꾸밀 수 있도록 하는 것
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따라서 V2의 목표는 원본 이미지를 어느 정도 유지하면서 깔끔한 Desk Setup의 느낌을 주는 것
- 원본 이미지를 유지하면서 깔끔한 Desk Setup 만들기
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원본 이미지에서 mask 출력 → mask 바탕으로 유지할 부분, 생성 부분 선택 → 이미지 생성
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mask 이미지 예시

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원본 이미지

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GPT 생성 이미지

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현재 모델 진행 상황

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GPT처럼 주요한 부분 Monitor, Laptop, Keyboard, Mouse 등은 살리고 나머지 부분만 수정한 것
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즉, 느낌은 맞고 Flow는 어느정도 맞는 부분으로 예상 됨
- 유지하는 부분 끝처리 미숙
| GPT | 개발 중인 모델 |
|---|---|
![]() |
![]() |
- 유지하는 부분 합성한 듯 한 어색함
| GPT | 개발 중인 모델 |
|---|---|
![]() |
![]() |
- 전반적으로 디테일이 뭉개짐
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GPT생성 이미지로 Fine tuning하는 DeepSeek 전략 (팀원 전부)
- 디테일의 개선이 있다고 사료됨
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끝처리 미숙은 Mask 부분에서 문제가 있다고 판단됨
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blurr 처리 및 mask 영역 부분의 수치를 변경해보며 계속 판단 예정

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끝 부분이 blurr처럼 흐려지는게 mask처리 부분에 blurr 기법이 들어 간 것으로 판단됨
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Deepvisions | AI Engineer 2026.03 ~ 재직중
2026.05 ~ | @ Deepvisions 캠퍼스 CCTV 4대 · 자전거 OCR + 차량 공회전 다중 신호
2026.04 ~ | @ Deepvisions 포도밭 침입 탐지 (5종 multi-class · 라즈베리파이 4 실시간)
2026.03 ~ | @ Deepvisions 드론 이미지 기반 객체 탐지 + GSD calibration + 수확량 예측
- 프로젝트 메인
- 관련 연구 종합 + 한계 (2026-05) ← 최신
- 수확량 close-up 4장 + 3-Model (2026-05-19)
- 드론 포도 수확량 예측 — 파이프라인 (2026-05)
- 드론 포도송이 탐지 — 학습 변천사 (2026-04)
- SAM3 vs Fine-tuned YOLO
- Grounding DINO vs YOLO Top3 비교 요약
- YOLO Baseline Top3 비교 요약
- YOLO Model Comparison Summary
- 포도 탐지를 위한 데이터 수집
- 포도 수확량 측정을 위한 Object Detection
2025.03 ~ 2025.08 | 카카오테크부트캠프 | ✅ 종료 AI 기반 데스크테리어 추천 서비스
- Name: Woody (이동재)
- Focus: Vision AI, LLM Integration, Backend Engineering
- GitHub: @ehdwo0427
- Email: ehdwo0427@naver.com
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