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🖼️ LoRA + ControlNet으로 캐릭터 액션 일러스트 자동 생성하기 🧭 개요Stable Diffusion 기반 이미지 생성에 있어 캐릭터의 외형 일관성은 LoRA로 해결했지만,이제 남은 문제는 포즈, 배경, 감정, 연출 등을 어떻게 통제하느냐입니다.오늘은 아래 두 기술을 결합합니다:LoRA: 캐릭터 외형, 복장, 얼굴을 학습 (스타일 유지)ControlNet: 포즈, 배경 구조, 조명, 외곽선을 제어🎯 목표“내가 학습시킨 캐릭터를 전투 포즈로 설정하고, 숲속 또는 전장의 배경에서 다양한 연출로 자동 생성한다.”⚙️ 실습 구성사용 도구: Diffusers + ControlNetModel + LoRA프롬프트 제어: 캐릭터 설명 + 포즈 입력 + 스타일 강화포즈 이미지 생성 도구: controlnet_aux (OpenPose 기반)✅ Step 1: 포즈 이미지 생성 (Op..

🎨 LoRA로 나만의 캐릭터 스타일 학습시키기 – Stable Diffusion 고급 이미지 커스터마이징 🧭 개요게임 아트 제작에서 가장 큰 과제는 스타일 일관성과 생산성의 균형입니다.Stable Diffusion으로 다양한 캐릭터를 생성할 수 있지만,여전히 다음과 같은 제한이 있습니다:문제설명스타일 일관성 부족같은 캐릭터를 다양한 각도로 만들기 어려움커스터마이징 제한게임 내 오리지널 캐릭터로 AI 이미지 재생산 불가복장/무기/헤어스타일 고정 어려움랜덤성이 많고 불안정함 이 문제를 해결하는 핵심 기술이 바로 **LoRA (Low-Rank Adaptation)**입니다.🧠 LoRA란?LoRA는 기존의 대규모 모델 전체를 미세조정(Fine-tuning)하는 대신,모델 일부에 저차원(rank-reduced) 파라미터만 학습시켜 작은 데이터셋으로 특정 스타일이나 캐릭터를 학습할 수 있게 합니다.✅ 장점수십 장의..

⚔️ 머신러닝을 이용한 PvP 매칭 최적화 시스템 설계 및 실습 🧭 개요기존 PvP 매칭 시스템은 아래와 같은 룰 기반으로 작동합니다:유저의 승률/전투력 기반 매칭±10레벨 범위, ±MMR 범위 내 랜덤 상대 매칭이탈율, 대기시간, 승패 불균형 문제 자주 발생이러한 문제를 해결하기 위해, 머신러닝 기반 매칭 추천 시스템을 도입하면 다음과 같은 장점이 있습니다:유저의 실력을 자동 추정승률 예측 기반으로 공정한 상대 매칭대기 시간 최소화 + 긴장도 유지 최적화🎯 목표유저 A와 B가 PvP 대결 시, 얼마나 공정한 매치가 될지를 예측하고, 최적의 상대를 추천하는 모델을 만든다📊 Step 1: 데이터 설계📥 예시 학습 데이터user_a_leveluser_b_leveluser_a_win_rateuser_b_win_rateuser_a_mmruser_b_mmrsame_gu..

🚀 유저 이탈 예측 모델 API로 배포하기 – Flask 기반 서빙 실습 🧭 개요머신러닝 모델을 개발만 해서는 끝이 아닙니다.실제 게임 환경에 활용하려면 다른 시스템에서 쿼리하고 결과를 받을 수 있는 형태, 즉 API 형태로 배포되어야 합니다.오늘은 다음을 실습합니다:✅ RandomForest 모델을 joblib으로 저장✅ Flask 서버에 API로 서빙✅ JSON 요청으로 예측 결과 반환✅ 운영툴/대시보드에서 호출 가능한 형태로 구성📦 Step 1: 모델 저장 (joblib)import joblib# 기존에 학습된 모델을 저장joblib.dump(model, "churn_model.pkl")🧱 Step 2: Flask API 서버 구축app.pyfrom flask import Flask, request, jsonifyimport joblibimport pandas as..

요구사항 1. 기능 요구사항 정리분류필수 기능상세 내용게임서버계정·인증 관리• 다중 플랫폼(OAuth: Google, Apple, Facebook 등) 연동• JWT 기반 세션 발급·검증 캐릭터 관리• 캐릭터 생성/삭제/조회• 레벨·경험치·스탯 관리 전투·사냥• 실시간 HP/MP 동기화• 공격/스킬 사용 패킷 처리• 몬스터 스폰·AI(보스·NPC 행동) 펫 시스템• 펫 소환·해제• 펫 레벨링·스킬·AI 자동사냥 지원 파티·길드·친구·커뮤니티• 파티 초대·조회·탈퇴• 길드 생성·가입·탈퇴·권한 관리• 친구 추가/차단• 커뮤니티 채팅·게시판 퀘스트·이벤트·쿠폰• 퀘스트 수락/진행/보상 지급• 서버 주도 이벤트(경쟁전, 보스레이드 등)• 쿠폰 발행·사용 관리 스킬·아바타• 스킬 트리·스킬 시전 로직• 아바타(외형) 장..

Go 프로젝트 시작 주차기간목표주요 작업 내용산출물 / 검증1–2주7/21 – 8/3요구사항 정리 & 아키텍처 설계- 전체 기능 목록 정리 (TCP 서버, REST API, DB, 캐시, 메시지 큐, AI)- 시스템 컨텍스트 다이어그램 작성- DB 스키마 초안 (MySQL)- Redis/Kafka 토폴로지 설계- CI/CD·테스트 프레임워크 결정 (Go Test, GitHub Actions 등)- 아키텍처 문서- DB 스키마 ERD- CI 설정 파일 & 첫 테스트 성공3–4주8/4 – 8/17개발 환경 구축 & 공통 모듈 구현- 개발용 Docker Compose (Go, MySQL, Redis, Kafka) 구성- 공통 라이브러리(로깅, 설정, 오류 처리) 작성- 테스트 헬퍼 & 목(Mock) 구성- 기본 API 서버 골격..

🤖 유저 이탈 예측 모델 만들기 – Part 2: 모델 학습과 평가 실습 🧭 개요지난 시간에 준비한 유저 행동 데이터를 기반으로,오늘은 랜덤포레스트(Random Forest) 모델을 훈련하고 이탈 유저를 예측해보겠습니다.이 과정은 실제 서비스에서 다음과 같은 형태로 활용됩니다:이탈 위험 유저 리스트를 추출 → 푸시 메시지 전송유저 리텐션 지표 개선 → 마케팅 ROI 향상운영툴 연동 → “위험도 높은 유저 순위” 자동 표시📦 Step 1: 데이터 준비우리는 아래와 같은 CSV 파일을 준비했다고 가정합니다:user_churn_data.csv| account_id | login_days | play_time_avg | quest_completed | gold_change | cash_spent | is_churn ||------------|------------|--------..

📉 유저 이탈 예측 모델 만들기 – Part 1: 데이터 설계와 라벨 정의 🧭 개요대부분의 게임은 서비스 초기에 많은 유저가 유입되지만, 일정 기간이 지나면 빠르게 이탈하는 유저가 생기기 시작합니다.어떤 유저가 왜 떠나는가?이탈을 예측해서 막을 수는 없을까?어떤 행동 패턴이 이탈을 예고하는가?이 질문에 답하기 위해 머신러닝 기반 유저 이탈 예측 모델이 필요합니다.🎯 실무 목표유저의 지난 7일간 활동 데이터를 분석하여, 다음 7일 안에 이탈할 가능성이 높은 유저를 예측하는 것예측에 성공하면:조기 이탈자에게 보상 푸시핵심 유저 유지율 향상마케팅 비용 최적화🔍 Step 1: 이탈(Churn) 정의정의 기준 예시 (모바일 MMORPG 기준):최근 7일간 로그인 기록이 없는 유저OR 최근 7일간 퀘스트/전투/결제 활동이 모두 없음-- 이탈 여부 계산 SQL 예시SELECT acco..

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