반응형 AI 기술13 Hugging Face library와 Flux를 이용한 AI 이미지 생성 실습 Flux는 AI 기반 이미지 생성에서 일관성과 스타일 유지에 중점을 둔 새로운 도구로, 생성형 AI와 창작 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 특히 Hugging Face의 Diffusers 라이브러리와 결합되면서 Flux는 높은 품질의 이미지를 생성하고, 사용자가 원하는 스타일을 지속적으로 유지할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 이 글에서는 Flux의 개념과 기능, 그리고 Hugging Face의 Diffusers에 적용하는 방법을 알아보고, Flux의 주요 활용 방안을 제시하겠습니다. Flux와 관련해 보다 자세한 내용을 알고싶으시면, 아래 글을 참고해주세요.Flux 이해하기: Stable Diffusion의 이미지 생성 기술 깊이 알아보기 Flux 이해하기: Stable Diffusion의 이미.. 2024. 11. 8. Flux 이해하기: Stable Diffusion의 이미지 생성 기술 깊이 알아보기 Stable Diffusion은 최근 몇 년간 AI 기반 생성 예술 분야에서 혁신을 이끌어 온 기술 중 하나입니다. 간단한 텍스트 프롬프트를 입력하여 예술적이고 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 이 기술은 많은 관심을 받고 있습니다. 그러나 이 기술을 제대로 이해하고 활용하려면, 특히 Flux라는 개념을 이해하는 것이 필수적입니다. Flux는 AI가 이미지를 생성할 때 중요한 일관성과 스타일을 유지하는 데 핵심적인 역할을 합니다.이 글에서는 Flux가 무엇인지, Stable Diffusion에서 Flux가 어떻게 작동하는지, 그리고 Flux를 조절해 AI 생성 이미지의 품질을 극대화하는 방법을 심도 있게 알아보겠습니다. Flux 개념을 잘 이해하면 AI로 예술 작품을 창작할 때 더욱 조화롭고 일관된 결과.. 2024. 11. 7. 확산 모델(Diffusion Models) 이해하기: Hugging Face 강의를 통한 noising 가이드 인공지능(AI) 분야는 급격히 발전하고 있으며, 그중에서도 이미지 생성, 데이터 합성, 그리고 머신러닝(ML) 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하는 **확산 모델(Diffusion Models)**이 주목받고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Hugging Face에서 제공하는 확산 모델 강의를 바탕으로, 이 모델들이 어떤 방식으로 작동하는지, 그리고 인공지능과 머신러닝에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보겠습니다.확산 모델이란?확산 모델은 이미지 또는 데이터를 점진적으로 수정하여 노이즈를 제거하고 더 명확한 정보를 생성하는 AI 모델의 한 유형입니다. 간단히 말해, 이미지나 데이터를 역방향으로 변형시키는 과정에서 노이즈(잡음)를 제거하여 원본 데이터를 복원하는 방식으로 작동합니다. 이러한 과정은 이미.. 2024. 9. 20. GCP를 활용한 데이터 파이프라인 구축 및 배포: BigQuery에서 머신러닝 모델 배포까지 현대 데이터 중심 기업에서는 데이터를 효과적으로 수집, 처리, 분석 및 배포하는 능력이 성공의 핵심 요소입니다. 이를 위해 안정적이고 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 것은 매우 중요합니다. 이 블로그에서는 Google Cloud Platform(GCP)을 활용하여 데이터 파이프라인을 설계하고, BigQuery를 통해 데이터를 쿼리하고, Python을 사용해 모델링하며, 최종적으로 필요한 서버에 모델을 배포하는 전체 과정을 다룹니다. 이 과정은 다음과 같은 단계로 구성됩니다:BigQuery를 사용한 데이터 쿼리Python을 이용한 모델링모델 배포를 위한 환경 설정 및 CI/CD서버에서 모델 호출 및 활용아래 글에서 필요한 도구와 방법들을 제시하여 독자가 GCP를 통해 데이터 파이프라인을 구축하는 .. 2024. 7. 25. 이전 1 2 3 4 다음
