Logo Generator

Stable Diffusion 1.5 모델을 Fine-Tunning하여 프롬프트를 입력하면 적절한 Logo 이미지를 생성해주는 모델을 활용한 애플리케이션

프로젝트 구성 및 사용법

• Flask WAS 서버에 서버사이드렌더링으로 웹 애플리케이션 개발
• MongoDB Atlas를 이용한 NoSQL
• 로고 생성 모델을 포함

Flask WAS 서버

.env 파일 설정

• 카카오

  • CLIENT_ID = 카카오 REST_API KEY
  • REDIRECT_URI = "http://localhost:5000/oauth"
  • CLIENT_SECRET = ""

• MongoDB

  • USER=<USERNAME>
  • DB_PASSWORD=<PASSWORD>

• SESSION KEY

  • SECRET_KEY= 임의의 UUID 등 값 설정

실행방법

cmd 실행
flask_app/src 이동
python app.py 로 실행

Requirements

Flask==3.0.3
pymongo==4.10.1
python-dotenv==1.0.1
requests==2.31.0

AI 모델 학습

이 모델은 심볼(로고) 생성 데이터 데이터셋을 사용하여 학습되었습니다. 데이터셋은 총 466984장의 라벨과 이미지 쌍으로 학습 하였습니다.

모델 학습은 다음과 같은 방법으로 진행되었습니다:

• Fine-Tuning: 기존의 Stable Diffusion 1.5 모델을 기반으로 학습하였습니다.
• 학습 과정: 모델의 성능을 최적화하기 위해 text_encoder와 unet을 학습시켰습니다.
  • 에포크 수: 10
  • 배치 크기: 4
  • 학습률: 1e-6
  • 손실 함수: Mean Squared Error (MSE) Loss
  • 최적화 알고리즘: AdamW Optimizer
  • GradScaler: 자동 혼합 정밀도(Amp) 사용
  • 데이터 증강: 이미지 크기 조정 및 정규화 적용

학습 모델 다운로드

fix

• 24.12.7 swiper 미작동현상 해결
• 24.12.6 swiper , error page 추가 및 날짜별 로고 데이터 DB 처리
• 24.12.1 sweetalert2 적용
• 24.11.24 MongoDB find 문제 해결