andyhuo520/digital-human-koubo

외부 오픈소스 저장소를 소개하는 글입니다. HDATF 제품이 아닙니다.

무엇을 하나

이 저장소는 사용 허가를 받은 사진과 대본 또는 콘텐츠 요청으로 가상 발표자 영상을 만드는 에이전트 지침과 스크립트를 묶습니다. 설명 영상, 교육 영상과 제품 소개를 제작하는 사용자가 대상이며 최종 결과는 편집된 MP4입니다. 발표자 참조 자료와 목소리 설명, 프롬프트는 persona.json에 저장하고, build_tasks.py는 대본을 예상 길이와 해상도 및 크레딧이 포함된 생성 작업 JSON으로 바꿉니다. 문서의 흐름은 견적 승인과 첫 생성 구간 확인을 받은 뒤 Renoise MCP를 통해 나머지 구간을 생성하도록 구성됩니다. 다만 이 스크립트 자체는 작업 자료를 만들 뿐 승인 절차를 강제하거나 원격 생성 요청을 보내지는 않습니다. 이후 whisper 전사문과 대본을 비교하고 일부 프레임을 확인하며, 목소리 정리와 Remotion 기반 자막 및 시각 요소 편집을 이어갑니다. 전체 과정에는 스킬을 읽는 에이전트, Renoise 계정과 원격 MCP 접근, 로컬 Python, Node, ffmpeg 및 whisper 환경이 필요합니다. 발표자 뒤에 글자를 배치하는 분리 효과는 macOS의 Apple Vision에도 의존하므로 모든 운영체제에서 같은 경로로 사용할 수는 없습니다. 계정별 참조 자료는 바꿔야 하고 생성된 음성과 화면을 검수해야 하며, 얼굴과 목소리의 사용 허가 및 AI 표시도 필요합니다. 외부 생성 비용과 제삼자 렌더링 도구의 조건은 별도로 확인해야 하며, 공개 시연과 저자가 보고한 정확도가 다른 환경의 동일한 결과를 입증하지는 않습니다.

라이선스

MIT 허용 범위가 넓습니다. 저작권 표시를 유지하면 상업적 이용과 수정이 가능합니다.

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  LiYing은 사진관에서 한 사람의 인물 사진을 받아 증명사진 후처리를 자동화하는 도구입니다. 배경색, 사진 간격, 재단선을 정해 전자 제출용 사진과 인화용 배치 이미지를 만듭니다. Python 처리 과정은 로컬 ONNX 모델을 통해 YOLOv8 자세 탐지, YuNet 또는 RetinaFace 얼굴 탐지, RMBG 배경 분리를 조합합니다. 어깨 위치로 기울기를 보정하고 얼굴 크기와 머리 위 여백을 기준으로 사진을 자릅니다. CSV 설정으로 사진 크기, 해상도, 색상, 파일 용량 제한을 지정하며 압축과 피부 보정도 선택할 수 있습니다. 명령줄 또는 Gradio 브라우저 화면으로 사용하며 Docker 설정도 제공합니다. 시작하려면 모델 파일과 Python 의존성을 별도로 준비해야 하며 NVIDIA 가속을 선택할 때만 호환되는 CUDA와 cuDNN이 필요합니다. 복잡한 사진은 원래 대상이 아니고 투명 PNG 저장은 목표 용량 압축을 생략하며 AGPL-3.0 코드 라이선스와 모델별 이용 조건은 따로 확인해야 합니다.
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Trendshift 순위 목록에 오른 저장소만 담았고, 목록은 후보를 찾는 데만 썼습니다. 순위 숫자는 옮기지 않았습니다. 설명과 라이선스, 별 수는 각 GitHub 저장소에서 확인했습니다. 해설은 우리의 판단입니다. 이 프로젝트들을 직접 시험한 것은 아니며, 상승 목록에 올랐다고 품질이 증명되지는 않습니다.