문제점
기존 이모티콘 제작 과정은 디자이너의 수작업에 의존하여 시간과 비용이 많이 소요되었습니다. 대량의 이모티콘 제작 시 일관성 유지가 어렵고, 개인화된 요청이나 실시간 생성 요구에 대응하기 어려운 구조적 한계가 있었습니다. 또한 이미지 합성 작업에서 배경 제거, 스타일 매칭, 해상도 조정 등의 반복적인 후처리 작업이 비효율적으로 진행되어 전체적인 생산성 저하를 야기했습니다.

프로젝트 목표
AI 기술을 활용하여 이모티콘 생성부터 이미지 합성까지의 전 과정을 자동화하고, 사용자가 원하는 스타일과 컨셉에 맞는 고품질 이모티콘을 실시간으로 생성할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 목표였습니다. GPU 가속을 통해 처리 속도를 극대화하고, ComfyUI의 노드 기반 워크플로우를 활용하여 유연하고 확장 가능한 생성 파이프라인을 만들어 다양한 요구사항에 대응할 수 있도록 했습니다.

주안점
생성 품질과 처리 속도의 최적 균형점을 찾는 것에 집중했습니다. 특히 GPU 메모리 효율성을 극대화하기 위해 모델 로딩 최적화와 배치 처리 전략을 세심하게 설계했으며, 일관된 스타일 유지를 위한 LoRA 및 ControlNet 활용에 중점을 두었습니다. 또한 실제 서비스 환경에서의 안정성을 확보하기 위해 에러 핸들링과 복구 메커니즘을 강화하고, 사용자 피드백을 반영한 품질 개선 루프를 구현하여 지속적인 성능 향상이 가능하도록 시스템을 설계했습니다.

1.프로젝트 소개
ComfyUI 기반 AI 이모티콘 생성 및 이미지 합성 시스템을 개발했습니다. Python과 GPU 가속 기술을 활용하여 사용자 요청에 따라 실시간으로 커스텀 이모티콘을 생성하고, 다양한 배경이나 요소와 합성할 수 있는 자동화된 워크플로우를 구축했습니다. 기존 수작업으로 진행되던 이모티콘 제작 과정을 AI 기술로 대체하여 생산성을 크게 향상시켰습니다.

2.작업 범위
ComfyUI 워크플로우 설계 및 커스텀 노드 개발
Stable Diffusion 모델 최적화 및 파인튜닝
GPU 가속 환경 구축 및 성능 최적화
이미지 전처리 및 후처리 파이프라인 구현
배치 처리 시스템 및 큐 관리 시스템 개발
웹 기반 사용자 인터페이스 구축
이미지 품질 검증 및 자동 필터링 시스템 구현

3.주요 업무
Python 기반 ComfyUI 커스텀 노드 및 워크플로우 개발
CUDA 및 PyTorch를 활용한 GPU 가속 처리 시스템 구축
ControlNet과 LoRA를 활용한 스타일 일관성 유지 시스템 구현
이미지 합성을 위한 마스킹 및 인페인팅 알고리즘 적용
대용량 이미지 처리를 위한 메모리 최적화 및 배치 처리 로직 구현
RESTful API 개발을 통한 프론트엔드 연동
생성된 이미지의 품질 평가 및 자동 분류 시스템 개발

4.주안점
생성 속도와 품질의 균형을 맞추는 것에 중점을 두어 GPU 메모리 사용량을 최적화하고 배치 처리를 통해 처리량을 극대화했습니다. 특히 이모티콘의 일관된 스타일 유지를 위해 LoRA 모델을 활용한 스타일 전이 기법을 적용했으며, 실시간 처리를 위한 모델 최적화와 캐싱 전략을 구현했습니다. 또한 다양한 해상도와 형식의 이미지 합성이 가능하도록 유연한 파이프라인을 설계하여 확장성을 확보했습니다.