Source - Swapping autoencoder for deep image manipulation
위 라이브러리의 원리를 그대로 사용
-> 기존 라이브러리 (mac, linux 에서 작동) 와 환경 차이로 (윈도우, conda 에서 작동 시도) 이를 수정하는데 지나치게 오래걸림
평소에 Photoshop 의 생성형 AI를 이용한 사진 편집 기능의 원리를 이해하고자 했으며,
위와 같은 소스의 예시를 보며 내가 원하는 사진의 스타일 적용도 궁금했음. 실제 포토샵 기능의 원리가 저 소스에서 적용됨
이렇게 실제 사진에 적용할 경우, 특히 건축 관련 분야에서 구체적인 도면을 만드는 작업에 임하기 전에 방향을 잡는데 큰 도움이 될 것이라 생각했음.
이 사진은 상단 링크 속 source의 readme 에서 가져온 예시임
- CUDA 12.1
- PyTorch 2.3 + CUDA 12.1
- Python 3.11.8 in Miniconda 3
conda install dominate torchgeometry func_timeout tqdm matplotlib opencv-python lmdb numpy GPUtil Pillow scikit-learn visdom ninja
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맥과 윈도우의 환경 차이로 인한 오류 수정이 쉽지 않았음
프로젝트 제작의 대부분의 시간은 환경 설정에 쓰였다.
CUDA 환경변수 설정
C++ 컴파일러가 제대로 인식되지 않아 Visual Studio 2022 를 재설치하고, 컴파일러의 위치를 찾는 등의 시간이 소요됐다.