SNOW AI Filter : 나인듯 나같지 않은 나보다 이쁜 나
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AI 핵심 요약
SNOW는 얼굴을 특정 스타일로 바꾸는 AI 필터를 만들면서, 수작업 페어 데이터 제작의 시간과 비용, 반복되는 주관적 품질 피드백을 해결해야 했다. StyleGAN 레이어 스와핑 등으로 학습용 페어 데이터를 생성하고 랜드마크·그래픽스 기반 후처리로 보정한 뒤, TensorFlow Lite 기반 실시간 모델과 배경까지 변환하는 후편집 모델을 각각 개발했다. 모델과 테스트 이미지, 버전별 결과를 비교하는 내부 웹 스튜디오도 Flask와 FastAPI 등을 활용해 구축해 검토와 릴리즈 작업을 한곳에서 진행했다. 발표는 자동 평가 지표만으로는 필터의 매력을 판단하기 어려우며, 데이터·모델·기획·디자인이 함께 결과를 확인하고 요구사항을 구체화하는 과정이 중요하다고 강조했다.
- 스타일 이미지가 적을 때는 StyleGAN 레이어 스와핑으로 페어 데이터를 만들고, 이를 지도학습 모델의 학습 자료로 활용할 수 있다.
- 생성 데이터는 그대로 쓰기보다 랜드마크 기반 보정과 그래픽스 후처리로 눈동자 색이나 빛 반사 같은 세부 품질을 다듬는다.
- 실시간 프리뷰와 고품질 후편집은 요구사항이 다르므로 모델 구조와 입력 해상도, 배경 처리 방식을 분리해 설계한다.
- FID 같은 자동 지표만으로 서비스 적합성을 판단하기 어렵기 때문에 기획·디자인 담당자의 시각적 검토를 함께 거친다.
- 모델·테스트 이미지·결과를 한곳에서 비교하고 기록하는 내부 스튜디오는 피드백 반복을 줄이고 버전 관리와 요구사항 구체화에 도움을 준다.
소개
[DEVIEW 2023] * 발표자 : 정태민, 김효진(SNOW) * 발표제목 : SNOW AI Filter : 나인듯 나같지 않은 나보다 이쁜 나 * DEVIEW 2023 바로가기: https://deview.kr/2023 #DEVIEW #DEVIEW2023 #데뷰 #데뷰2023
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