🐧 자, 연어 한접시's Final Project 🐧

부스트 캠프 AI Tech 3기 06조의 함께쓰는 동화 프로젝트 📗📙📘

해당 프로젝트는 네이버 커넥트재단의 부스트캠프 AI tech 3기 nlp06조 자,연어 한 접시가 최종 프로젝트로 기획하였습니다.

팀원 소개

[T3252] 김선재 @ksj1453	[T3215] 차경민 @rudals0215	[T3140] 이도훈 @Sunjii	[T3065] 김태훈 @thkim107	[T3007] 강진희 @JINHEE-KANG
데이터 수집 및 전처리	데이터 수집 및 전처리	데이터 수집 및 전처리	데이터 수집 및 전처리	데이터 수집 및 전처리
데이터 분석 및 문장 추천 모델 실험	이미지 style-transfer 모델 실험 및 학습	문장 생성 모델 실험 및 베이스라인 작성	데이터 분석	키워드 추출 실험 및 이미지 검색 API 연계
백엔드 구축 동화 생성 모델 학습	동화 생성 모델 학습	프로토타입 및 프론트엔드 구축 동화 생성 모델 학습	서비스 아키텍쳐 구성 및 UI/UX 디자인	동화 생성 모델 학습

---

함께 쓰는 참여형 동화 서비스

GatherBook은 사용자가 동화 문장을 입력하면 다음으로 이어질 문장을 창작하여 사용자와 번갈아가며 동화를 작성하는 참여형 창작 웹서비스 입니다.

1. 다음 이야기를 쓰기 막막할 땐? AI가 제안하는 색다른 내용의 동화 전개로 아이디어를 얻고 동화 작성 시간 단축할 수 있습니다.
2. AI와 함께 하는 대화형 창작 서비스로 인공지능 기술과 가까워질 수 있습니다.

GatherBook 바로가기

GatherBook 발표 PPT는 이곳을 확인해주세요!

GatherBook 개발 일대기가 궁금하다면 여기(랩업 리포트)에서 확인할 수 있습니다

Installation

pip install -r requirements.txt

Architecture

Tale generation model

Image style-transfer model

Project Tree

final-project-level3-nlp-06
├── KoGPT
│   ├── RESULT
│   ├── README.md
│   ├── kogpt_inference.py
│   ├── kogpt_trainer.py
│   └── util.py
├── KoGPT2
│   ├── RESULT
│   ├── datasets
│   ├── README.md
│   ├── inference.py
│   ├── main.py
│   ├── train.py
│   └── util.py
├── LanguageModel
│   ├── data
│   ├── dataset.py
│   ├── inference.py
│   ├── main.py
│   ├── model.py
│   └── train.py
├── cyclegan
│   ├── README.md
│   ├── dataset.py
│   ├── didsplay_results.py
│   ├── inference.py
│   ├── layer.py
│   ├── main.py
│   ├── model.py
│   ├── run_main.sh
│   ├── train.py
│   └── util.py
├── src
├── streamlit
│   ├── images
│   │   └── streamlit.png
│   ├── README.md
│   ├── inference_for_streamlit.py
│   └── streamlit_app.py
├── utils
│   ├── perplexity_compute_metrics.py
│   ├── perplexity_test.py
│   ├── preprocessing.py
│   └── scrapper.py
├── requirements.txt
└── README.md

Usage

Train

Tale generation model

python KoGPT/kogpt_trainer.py

Image style-transfer model

python cyclegan/main.py

Inference

Tale generation model

python KoGPT/kogpt_inference.py

Image style-transfer model

python cyclegan/inference.py

Web

Service Outputs

Dataset

• 어린이 전래동화 (청와대)
• 국립국어원 모두의 말뭉치 비출판물 데이터
• 그림형제 동화 번역 데이터
• 이솝우화 동화 번역 데이터
• 신춘문예 당선작
• 픽사베이 무료 이미지
• CycleGAN 공식 train datsets

Reference

• 한국출판문화산업진흥원, 스마트미디어를 활용한 독서 생활화 방안 연구
• Jun-Yan Zhu et al. , “Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks”
• Kichang Yang,“Transformer-based Korean Pretrained Language Models: A Survey on Three Years of Progress”
• Tom B. Brown et al. , "Language Models are Few-Shot Learners"
• Jay Alammar, How GPT3 Works - Visualizations and Animations
• Oriol Vinyals et al. , “Show and Tell: A Neural Image Caption Generator”
• Aditya Ramesh et al., “Zero-Shot Text-to-Image Generation”
• https://openai.com/blog/dall-e/