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🚀 AI 연구소76

아이들과 함께하는 Stable Diffusion 그림 그리기 아이들과 함께하기 좋은 Stable Diffusion 그림그리는 사이트 소개드립니다. 밑그림을 대충 그리면, 멋진 그림으로 완성시켜 주는 사이트입니다. 1. Scribble Diffusion 첫번째는, Scribble Diffusion 입니다. 먼저 구글에서 검색해서 사이트에 들어가주시구요. 원하는 그림을 그리기 위해 Clear 버튼을 눌러서 그림을 지워주세요. 그리고 밑그림을 그립니다. 아래와 같이요. 그리고 아래에 그림에 대한 설명을 적어줍니다. Stable Diffusion을 사용해보셨으면 아실텐데, hyperrealistic 프롬프트는 실사를 만들어주는 명령어 입니다. 프롬프트를 입력해주시고 GO 버튼을 눌러주시면, 그림을 생성하기 시작합니다. 몇초 기다리시면 아래 처럼 이미지 생성 결과가 나옵니.. 2023. 3. 29.
미드저니 인물그림 구도설정 전신샷 프롬프트 입력방법 미드저니에서 인물 그림을 작업할 때 전신샷을 생성하거나, 원하는 구도를 설정하는 프롬프트 명령어를 입력해 특정 각도에서의 결과물을 만들어내는 방법에 대해서 소개해 드리겠습니다. Midjourney를 이용해 사람 이미지를 그려낼 때 다양한 각도와 그에 따른 분위기를 연출하고 싶으셨던 분들에게 굉장히 실용적인 내용이라 생각하는데요. 옆모습은 물론이고 뒷모습과 셀카 모드부터 전신샷까지 다양한 구도 설정이 가능하므로 위에서 소개한 Prompt를 적절히 사용하면 보다 개성 있는 인물 이미지를 만들어내는 계기가 될 수 있을 것입니다. 평소 미드저니를 사용하시면서 사람 그림을 작업할 때 구도를 자신이 원하는 대로 설정하는 방법에 대해 관심을 가져오셨던 분들에게 이 포스팅 내용이 많은 도움드릴 수 있었으면 좋겠습니다... 2023. 3. 21.
MU-Net: Deep Learning-based Thermal IR Image Estimation from RGB Image 번역 초록 위성 원격 감지 또는 바이로버 온보드 센서에 의해 수집된 지형 이미지는 유성 로버의 지형 통과성 및 임무 계획을 결정하는 데 사용되는 지형 분류의 주요 출처이다. 지형 클래스를 위한 RGB와 IR 사이의 매핑 모델은 동일하거나 유사한 지형의 실제 RGB 및 IR 데이터 예에서 학습된다. 본 논문은 MU-Net(Multiple U-Net)이라는 새로운 클래스의 딥 러닝 아키텍처를 추가하고 더 나은 RGB-to-IR 매핑 모델을 도출하는 효율성을 보여주며, 들어오는 RGB 영상 및 학습된 RGB-IR 매핑에서 열 IR 영상의 추정을 과거 작업에 비해 향상시켰다. 1. 서론 지형 분류는 화성 탐사 로봇에 대한 자율 항행을 위한 핵심 구성 요소 중 하나이다. RGB와 열적외선(IR) 영상을 모두 사용하여 .. 2021. 5. 12.
Deep Convolutional Neural Network-based Fusion of RGB and IR Images in Marine Environment 번역 초록 — 정확하고 자동적인 다중 대상 탐지를 설계하는 것은 자율 주행 차량에게 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 본 논문에서 최신 다중 모델 융합 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 탐지 성능을 향상시키기 위해 RGB 및 열적외선 카메라로부터 무료 정보를 제공한다. 이를 위해 먼저 관심 대상을 포함할 가능성이 있는 후보 제안을 추출하기 위해 각 입력 이미지에 대한 조밀한 단순 심층 모델로 레티나넷을 사용한다. 그런 다음, 모든 제안서는 두 가지 양식에서 얻은 제안을 연결하여 생성됩니다. 마지막으로, 중복 제안은 NMS(Non-Maximum Suppression)에 의해 제거된다. 핀란드 군도의 선박에 탑재된 센서 시스템에 의해 수집된 실제 해양 데이터 세트에 대해 제안된 프레임워크를.. 2021. 5. 11.

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