---
# System prepended metadata

title: Untitled

---

# 팀 60 회의록
## 기획 아이디어 수렴에 대한 회의

3. 인체그림 구도 피드백 서비스
- 장점
    - 요즘 인공지능이 잘 그림을 그려줘서 학습용 데이터를 뽑아내기 쉽다.
    - 학습시킨 인공지능이 성능이 좋지 않다면 GPT로 갈아타서 퍼포먼스는 어느정도 보일 수 있다.
    - 가치가 명백하다. 음악만큼은 아니지만 그림을 잘 그리고 싶어하는 사람의 존재에 의문을 품는 사람은 없다.



- 단점
    - 인공지능 위주의 프로젝트이다. 망하면 기술적으로 보여줄 것이 없다.
    - 구도를 제외한 추가적 도전의 경우에는 학습에 어려움을 겪을 수 있다.
    - 그림을 그려야 한다는 특성상 트래픽을 기대하기 힘들다.
    
- 긍정적 의견
    - (기술) 기술적으로 큰 도전이 될 수 있을 만한 프로젝트라 생각함 => 특허 등을 생각할 때 유리 할 듯
    - (기획) 타겟층이 명확하고 사회적 가치에 대해 말 할 것이나, 학습효과를 기대할 만한 프로젝트라 생각함..

- 부정적 의견
    - 정말 구현될 수 있나?


할 수 있는 것
- 사용자의 그림 + 원하는 구도 (앉아있음, 누워있음, 손들고 있음, 심사숙고중, ....) -> 교정된 그림 plan B로 gpt
    - 기존의 stable diffusion model은 학습용 데이터 생성기
    - 여기서 뽑은 그림을 기반으로 모델을 추가로 학습
- 교정된 그림 - 사용자의 그림 -> 텍스트 ( 이 부분이 주 문제) <- 수틀리면 gpt 쓰자(plan B)






## 240521 역할 배분

목적 및 필요성   1            박
프로젝트 소개 , 주요기능    1  진
시장 동향, 차별화 요소 등 ++++   5 진
시스템 구성도  +++ 김용웅 멘토님의 의견이 필요해 보임 3  박
개발환경  +        2 진
추진 일정 +++      4 이
수행 방법 ++       3        박
문제점 및 해결방안   1 이
결과물 형태  ++     3 이
결과물 활용 방안     1 박
기대효과           1


2. 내일 아침 10시


25
8씩 가져가죠

빠르게 정할 수 있으면 문자로 빠르게 해결

발표는 각자 파트 맡아서 하는데 파트는
발표자료가 나오고 합의를 봅시다


역할: 웹프론트, 백엔드서버, 데이터생성, 모델훈련