플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 실제 시술·수술 후 경과 사진을 대규모로 확보하기 어려워 회복 과정 예측/시뮬레이션 기능을 서비스에 적용하기에 데이터 부족 - 기존 GAN 기반 translation 모델은 artifact(머리카락·배경 변형, 경계 왜곡)가 심해 사용자 신뢰도와 생성 품질이 낮았음 - 경과 기간별 변화가 뚜렷해 단일 도메인 모델로는 표현 어려움 2) 프로젝트 목표 - 사용자 얼굴 이미지 입력 시
프로젝트 성과
End-to-End 생성 파이프라인 구축
- 데이터 → 모델 → 후처리 → 서빙까지 전체 파이프라인 구축
- BentoML + Docker 기반으로 서비스 배포 구조 완성
- BentoML + Docker 기반으로 서비스 배포 구조 완성
성형외과 영업 활용을 통한 실제 계약 성사
해당 서비스를 활용해 성형외과 아웃바운드 영업 결과, 2주만에 3개 병원과 계약 체결
핵심 기능
시술/수술 전 이미지 입력 시 경과 단계별 얼굴 예측 시뮬레이션 생성
사용자가 업로드한 얼굴 이미지를 기반으로, 성형 후 경과 단계(예: 3일차·7일차·14일차 등)를 자동으로 생성하는 Multi-domain Image-to-Image Translation 기능입니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 - 성형·피부 시술을 받은 사용자가 향후 얼굴 회복·변화 과정을 미리 확인할 수 있도록 지원하는 AI 기반 시뮬레이션 생성 서비스 개발. - 뷰티·헬스케어 앱 사용자(성형 회복 관리 필요 고객) 대상. 2) 작업 범위 - Multi-domain Image-to-Image Translation 모델 개발(시술 전 → 시술 후 경과 단계 생성) - 부족한 경과 데이터 크롤링 및
