Bletcher-Mix 👩🏻‍🎨

인공지능 예술 웹 서비스 Bletcher Project의 AI Repository 입니다. Django로 이미지 합성 서버를 구현하였으며 Oracle Cloud에 배포되어 있습니다.

👏 우리는 bletcher-ml 저장소를 지나와 100여개의 commit과 8개의 issue를 통한 많은 토의 끝에 배포되었습니다!!

🚀 Version 1.1.0 Released

Technology

Pytorch
Django
Cloudinary
Heroku
Oracle Cloud

logic

핵심기능

PyTorch 기반 Neural-Style-Transfer 기술을 활용한 이미지 합성 기능 구현
이미지 합성 결과를 반환하는 Django 서버 사이드 어플리케이션 구현

프로젝트 배포

Heroku를 통한 어플리케이션 배포
Oracle Cloud를 통한 어플리케이션 배포
- Heroku H12 Request timeout 문제 ▶︎ Issue
- Heroku를 대체할 클라우드 서비스 비교 보고서 ▶︎ Issue
- ORACLE CLOUD SSH 접속하기 ▶︎ Issue

Run

이미지 합성 서버는 Django 어플리케이션으로 Oracle Cloud에 배포되어 있습니다. http://193.123.235.185:8000의 /synthesizing/:originid/:subid 라우터로 POST 요청합니다.

Getting Started

Bletcher-mix는 Oracle Cloud에 배포되어있어 따로 환경을 구축할 필요가 없지만, 개발자 환경에서 커스터마이징 하고싶은 분은 아래의 절차를 따라주세요.

Prerequisites

실행 전 requirements를 참고하여 Python 개발 환경을 구축하십시오. 가상 환경을 만들어 구축할 것을 권장합니다.

Installation

git clone https://github.com/Bletcher-Project/bletcher_mix
./bletcher_mix/ 경로의 .env.example를 참고하여 .env 파일을 생성합니다.

Run Locally

이는 bletcher-back, Heroku, Cloudinary 등의 서비스와 연결이 필수적이고 해당 서비스들에게 최적화되어 있습니다. 실행하려면 최소한 bletcher-back server의 실행과 Cloudinary 연동이 필요합니다.

터미널에서 python manage.py runserver를 실행합니다.
bletcher-back repository를 clone하고 해당 python 서버에 /synthesizing 라우터로 요청합니다.

모델별 실행 결과 확인

❗️ neural style은 pytorch기반 CNN 모델로 VGG19 모델을 사용했을 때 최적의 성능을 볼 수 있습니다.

VGG19 모델을 통해 실행 결과를 보고 싶다면 neural_style.py 파일을 열어 layer와 model을 다음과 같이 수정해야 합니다.

# VGG19 ver. Layer (line 83-89)
content_layers_default = ['conv_3']
style_layers_default = ['conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5']

# VGG19 ver. Model (line 214-218)
cnn = models.vgg19(pretrained=True).features.to(device).eval()

Resnet50 모델을 통해 실행 결과를 보고 싶다면 neural_style.py 파일을 열어 layer와 model을 다음과 같이 수정해야 합니다.

# resnet50 ver. Layer (line 83-89)
content_layers_default = ['conv_1']
style_layers_default = ['conv_1', 'conv_2', 'conv_3', 'conv_4', 'conv_5']

# resnet50 ver. Model (line 214-218)
cnn = models.resnet50(pretrained=True).to(device).eval()

Bletcher-Project / bletcher_mix

readme