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Javascript로 Generative NFT 이미지 합성하기

Imported from Medium story (Sep 4, 2022) 최근 대부분의 PFP NFT는 이미지를 구성할 각 파츠 이미지들을 만들어 두고, 프로그래밍을 통해 이를 랜덤으로 조합하여 최종 이미지를 생성하는 방식을 사용합니다.    예를 들어 BAYC #3419의 경우 그림의 배경, 옷, 눈, 털, 모자, 입을 구성하는 각각의 파츠 이미지들이 합성되어 하나의 최종 이미지를 만들어 냅니다. OpenSea와 같은 NFT 거래소나 NFT 뷰어 앱 등에서 이미지를 구성하는 파츠들을 볼 수 있습니다.    그리고 BAYC Gallery에 가면 전체적으로 어떤 파츠들이 있고, 각 파츠들을 어떻게 구성했는지도 볼 수 있습니다.   이렇게 하나의 최종 이미지를 만들기 위해서는 보통 배경이 투명한 파츠 이미지..

WLAN-BLE Based Indoor Positioning System using Machine Learning Cloud Services

WLAN-BLE Based Indoor Positioning System using Machine Learning Cloud Services @2018 IEEE 0. 요약 IoT 기기의 WiFi, BLE 등 무선 네트워크 기술을 기반으로 한 위치 추정 솔루션 클라우드(AWS)에서 무선 신호를 수집하고 이를 통해 위치를 추론하는 솔루션 SNR(Signal-to-noise ratio), RSS(Received Signal Strength) footprinting을 기반으로 한 머신러닝 알고리즘 사용 1. 서론 무선 네트워크와 디바이스 개발 기술 발달로 위치 기반 서비스가 증가하고 있음 클라우드의 발달로 인해 간편하게 클라우드에서 연산을 처리할 수 있고 이로 인해 디바이스들의 제약사항이 적어짐 2. WLAN ..

VC가 알려주는 스타트업 투자유치 전략

이택경, 한국벤처투자, 스타트업얼라이언스 공저 I. 저는 투자 유치가 처음인데요! 1. 왜 투자를 받아야 할까요? 초기 스타트업은 손익분기점에 도달하기 전까지 자금이 필요하다. 자금을 통한 공격적인 인재 영입, R&D, 마케팅은 경쟁에서 승기를 잡도록 한다. 투자자에게 투자 유치, M&A, 상장 관련 도움 외에도 비즈니스/구인 네트워킹, 경영 조언 등의 도움을 받을 수 있다. 2. 투자 유치, 필수인가? 자영업처럼 천천히 성장해도 괜찮다면 가능하다. 단기간에 급격한 성장과 함께 손익분기점을 돌파하는 예외적인 경우에 가능하다. 3. 투자 유치 전, 반드시 확인해야 할 것들 스타트업은 혁신을 통해 J커브 형태의 급성장을 동반한다. 이 때문에 투자자들은 자영업이나 초기 기업보다 스타트업에 투자하는 경우가 대부..

독서 2021.03.08

권도균의 스타트업 경영 수업 - 권도균

린 스타트업의 원리 1. 창업가 스스로가 가진 것은 '실험해본 적 없는 가설' 뿐이라는 것을 받아들이고 제품이나 사업 계획서를 만들기보다 자신의 사업의 가설이 무엇인지를 먼저 규정한다. 2. 사무실에 앉아서 탁상공론하지 말고 사무실 밖으로 나가 잠재 고객을 만나서 가설을 검증하는 과정, 즉 고객 개발을 한다. 3. 애자일 개발 방식을 따라 MVP를 만들어 이를 통해 고객의 문제점을 하나씩 해결하고 고객의 반응을 확인하며 배우는 과정을 반복적으로 수행하면서 점진적으로 발전한다. 나는 직장을 '창업준비학교' 라고 부른다. 직장인들이 회사에서 몰입했던 분야에서 창업하면 그 첫 번째 아이템으로 성공할 가능성이 매우 높아진다. 창업준비학교에서 우등생이기 때문이다. 좋은 직장을 찾지 말고 좋은 일(아이템)을 찾아야..

독서 2021.02.24

UWB (Ultra-Wideband)

Bluetooth처럼 전파를 이용하는 무선 통신 프로토콜이다. iPhone 11의 새로운 U1 칩에 탑재되었다. 새로운 기술은 아니지만 스마트폰에 탑재된 것은 이번이 처음이다 많은 기업들이 FiRa (Fine Ranging) Consortium에 참여하여 표준과 에코시스템을 만들고 있다 (Apple은 참여하지 않음) IoT 기술과 결합하여 수많은 새로운 서비스들을 창출할 것으로 기대된다 What does 500Mhz 이상의 높은 대역폭을 사용한다 전력 소모량이 낮다 단거리 통신을 한다 약 10-30cm의 높은 위치 정확도를 갖는다 (Bluetooth의 경우 약 1-3m) 다른 무선 통신들과의 간섭이 거의 없다 보안이 우수하다 벽을 잘 통과한다 How works 스마트폰, 스마트워치, 스마트키 등과 같은 ..

Keras for Computer Vision

Keras는 쉬운 AI 개발을 위한 상위 레벨 인터페이스를 제공하는 파이썬 라이브러리이다. Tensorflow, Theano, CNTK, MXNET, PlaidML 등의 다양한 엔진을 사용할 수 있다. 공통 백엔드 함수를 제공하여 특정 엔진에 사용이 국한되지 않는다. Install Anaconda를 이용하여 설치하면 편리하다. Anaconda Distribution에서 Installer 다운 및 설치 Anaconda Prompt를 실행 conda install keras 입력 (or conda install keras-gpu) Basics 모델 개발 과정을 크게 4개의 단계로 나눌 수 있다. Data pre-processing Modeling Training Evaluation f(x) = 2x를 찾기 ..

Learning to Estimate 3D Hand Pose from Single RGB Images

Goal 3D hand pose estimation from a single color image with a learning based formulation. Background Use of multiple cameras limits the application domain Depth cameras are not as commonly available and only work reliably in indoor environments Representation 21 joints in 3D space Normalize the distance between certain pair of key-points to unit length (to solve scale ambiguity) Translation inva..

Deep Learning Basics For Computer Vision

Learning Methods Supervised Learning 주어진 입력 데이터 (Sample, Instance, X) 에 대한 타겟 (Target, Label, Y) 을 학습한다. Regression : 입력에 대한 결과값 예측 Classification : 입력이 어떤 분류인지 예측 Tagging : 입력이 어떤 분류인지 다중 예측 Search/Ranking : 입력 집합에 대한 순위 예측 Sequence Learning : 다중 입력에 대한 결과값 예측 Unsupervised Learning 주어진 입력 데이터에 대한 타겟 없이 학습한다. Clustering : 비슷한 분류로 그룹핑 Subspace Estimation : 부분 공간 추정 (특성을 좌우하는 파라미터 검출) Principal Co..

GANerated Hands for Real-Time 3D Hand Tracking from Monocular RGB

Goal Track hand pose from unconstrained monocular RGB video streams at real-time framerates Background Multi-view methods Hard to setup (calibration) Hard to operate on general hand motions in unconstrained scenes Expensive Monocular methods Without setup overhead Do not work in all scenes (e.g. outdoor with sunlight) Higher power consumption Not robust to occlusions by objects Not able to disti..