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10월 15일 ~ 10월 21일
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LLM 모델 활용모델
Input & Output입력기대하는 결과 (ChatGPT 처럼)문장 1: "먼저, 팬에 적당히 기름을 두르고 예열해 준비합니다." 문장 생성Try 1: 단순한 형태
Try 2: few shot 예시 사용
Try 3: 그렇다면 예시를 스크램블로 변경!
Ref |
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Image & Text to Video 해볼 수 있는 사이트들
Gen-3.Alpha.Turbo.3523413100.Cropped.-.fryingpan_.M.5.mp4
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문장 1: "먼저, 팬에 적당히 기름을 두르고 예열해 준비합니다." Gen-3.Alpha.Turbo.2500955484.Cropped.-.fryingpan_.M.5.mp4문장 2: "계란을 팬에 조심스럽게 깨 넣어주세요." Gen-3.Alpha.Turbo.3330421495.videoframe_5208png.M.5.mp4문장 3: "노른자가 흐르지 않도록 약한 불에서 익힙니다." Gen-3.Alpha.Turbo.2385814744.videoframe_5249png.M.5.mp4문장 4: Gen-3.Alpha.Turbo.928912051.videoframe_5249png.M.5.mp4"계란후라이를 팬에서 꺼내어 접시에 올리기" |
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accelerator 코드
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[1 video]"먼저, 팬에 적당히 기름을 두르고 예열해 준비합니다." first.mp4[2 video]2-1 second_1.mp42-2 second_2.mp42-3 second_3.mp4[3 video]3-1 314918907352989702.mp43-2 315136297101697028.mp43-3 315160375309123584.mp43-4 315172859105538054.mp4[4 video]4-1 315189242434453508.mp44-2 315210325229330438.mp44-3 315215595334553600.mp44-4 315217360389951488.mp4동영상 마지막 프레임 가져오기import cv2
# 비디오 파일 경로
video_path = "data/hailuo/first.mp4" # 윈도우라 / 사용
output_image_path = "data/hailuo/second_input.jpg" # 비디오 캡처 객체 생성
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# 비디오가 열리지 않는 경우 확인
if not cap.isOpened():
print("Error: 비디오 파일을 열 수 없습니다.")
exit() # 마지막 프레임으로 이동
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_count - 1)
# 프레임 읽기
ret, frame = cap.read()
if ret:
# 마지막 프레임 저장
cv2.imwrite(output_image_path, frame)
print(f"마지막 프레임이 저장되었습니다: {output_image_path}")
else:
print("Error: 마지막 프레임을 읽을 수 없습니다.")
# 캡처 객체 해제
cap.release() |
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주제
생각하고 있는 사항
일정
- 주어진 하나의 문장을 목적에 맞게 4개로 분할
- 이때 분할의 목적은 4개의 영상을 생성하는 것
- 목적 달성을 위한 prompt tuning
- 사용할 무료 모델 선택
- 하나의 문장을 기반으로 영상이 잘 생성되는지 확인
- 주어진 4개의 문장을 기반으로 4개의 영상 생성
- 이때 영상은 매끄럽게 이어질 수 있어야 함
- 주어진 4개의 문장을 기반으로 4개의 영상 생성
- 이때 영상은 매끄럽게 이어질 수 있어야 함
Reference
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