본문 바로가기

728x90

AI

(43)

🖼️ 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..

🤖 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..

💬 LLM으로 NPC 대사 자동 생성하기 – ChatGPT와 프롬프트 디자인 🧭 개요게임 속 NPC는 단순한 정보 제공자를 넘어서, 세계관의 몰입을 유도하고 캐릭터 간 감정 흐름을 만드는 중요한 존재입니다.하지만 현실에서는 다음과 같은 어려움이 많습니다:수천 개의 NPC 대사를 기획자가 일일이 작성해야 함반복적인 패턴, 클리셰를 피하기 어렵고 퀄리티 관리도 힘듦캐릭터별 말투, 세계관 언어, 컨텍스트 유지가 어려움이 문제를 해결해주는 것이 바로 LLM (Large Language Model) 입니다.🤖 LLM을 활용한 대사 생성의 강점기존 방식LLM 활용 방식스토리 디자이너가 직접 작성프롬프트만 설계하면 수백 개 자동 생성 가능말투/톤 수작업 조절프롬프트로 말투 제어 가능 (예: 냉소적, 상냥함 등)반복 피로도 큼반복 생성을 통해 다양성과 일관성 동시 확보 🔍 핵심 기술: 프..

ControlNet과 Pose Estimation을 이용한 캐릭터 자세 보정 🔍 오늘의 주제 요약어제는 Stable Diffusion을 활용해 캐릭터 이미지를 생성했습니다.하지만 그 이미지는 대부분 정적인 포즈, 혹은 랜덤한 자세로 구성되어 있어 전투 모션, 액션 연출, 감정 표현 같은 세밀한 제어가 어려웠습니다.그래서 오늘은 ControlNet을 사용하여 포즈를 제어하면서 이미지 생성을 해봅니다.이를 통해 디자이너는 원하는 자세나 움직임을 그대로 반영한 이미지를 자동으로 얻을 수 있게 됩니다.📌 개념 정리✅ Pose Estimation이란?이미지 또는 웹캠에서 사람의 관절 위치를 추정하는 기술일반적으로 OpenPose, MediaPipe, Detectron2 등을 사용키포인트(x,y)를 추출하여 2D 스켈레톤 형태로 시각화 가능✅ ControlNet이란?Stable Diff..

이전 1 2 3 4 ··· 6 다음

728x90

티스토리툴바