aoguai/LiYing

외부 오픈소스 저장소를 소개하는 글입니다. HDATF 제품이 아닙니다.

무엇을 하나

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.

라이선스

AGPL-3.0 네트워크 카피레프트입니다. 수정본을 서비스로 제공해도 소스를 공개해야 합니다. 제품에 쓰기 전에 검토가 필요합니다.

같은 분야 저장소

• anomalyco/hex
  Hex는 macOS, Windows, Linux의 앱에 음성으로 글을 입력하려는 사람을 위한 로컬 받아쓰기 프로그램입니다. 단축키를 누른 채 마이크에 말하고 키를 놓으면 인식한 글을 현재 앱에 붙여 넣습니다. 첫 사용에는 음성 모델을 내려받고 기본 음성 인식은 Rust 엔진으로 기기 안에서 처리합니다. 문맥별 처리에는 교정과 선택적인 OpenCode 재작성이 포함될 수 있어 로컬 인식이라는 설명을 모든 연결 서비스에 확대하면 안 됩니다. 별도 TypeScript SDK는 호스트가 제공한 PCM WAV 음성을 인증된 로컬 네이티브 보조 프로세스에 보내 인식문과 시간 정보를 받습니다. SDK를 쓰는 앱이 녹음, 권한, 동의를 책임지며 신뢰할 수 없는 브라우저 화면 대신 Node 또는 Electron의 주 프로세스에서 사용해야 합니다. 플랫폼별 배포본으로 시작할 수 있고 SDK 내장 사용은 Node.js 20.3.0 이상과 명시적인 네이티브 실행 파일이 필요하며 보조 프로그램 동봉 배포는 아직 공개되지 않았습니다. Windows 문서는 현재 Rune 화면의 실기 검증과 로컬 인식 API가 없다고 적어 SDK 안내와 플랫폼 지원 범위를 따로 대조해야 합니다. Windows는 베타로 설명하고 SDK의 데스크톱 녹음 제어는 현재 macOS만 지원하며 음성 요청 크기와 길이에 제약이 있고 MIT 소스 라이선스만으로 모든 음성 모델의 이용 조건을 판단할 수는 없습니다.
• andyhuo520/digital-human-koubo
  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.
• JiaFeiMiao-K-Cat/DiscImageStudio
  Disc Image Studio는 라벨을 인쇄하는 대신 디스크를 구울 때 표면에 눈으로 보이는 무늬를 만들려는 사용자를 위한 도구입니다. 이미지와 선택적인 동봉 파일을 받아 CD와 DVD와 단층 BD-R의 물리적 기록 형식에 맞는 데이터로 바꿉니다. 설계 화면에서는 이미지 레이어, 명암 조정, 미리보기, 보정을 제공합니다. 출력은 CD용 WAV와 CUE 또는 RAW 음원 트랙, 해당 매체용 ISO 등의 디스크 이미지입니다. 매체별 모듈은 명령과 작업 인터페이스를 공유하며 실험적 직접 기록은 Windows IMAPI2를 통해 기록 장치에 연결합니다. Windows 데스크톱 화면은 설계와 기록을 지원하고 Linux와 macOS의 실험적 명령행 패키지는 클라우드 API 없이 오프라인으로 이미지를 만듭니다. 시작 경로는 환경에 맞는 배포판을 받아 디스크 종류를 고르고 이미지를 가져온 뒤 내보내기 전에 미리보기를 확인하는 방식입니다. 실제 무늬는 매체와 기록 장치에 따라 달라지며 직접 기록은 실험 단계여서 중단되면 빈 디스크를 못 쓰게 만들 수 있습니다.
• lemomo-ai/lemo-opuscar
  Lemo-Opuscar는 영상 생성 모델 대신 코드로 짧은 영화를 만드는 스타일 자료집과 제작 도구, 에이전트 스킬 묶음입니다. 사용자가 주제와 스타일, 보유 자료를 주면 코딩 에이전트가 장면과 시간표, 내레이션, 음악을 구성해 영상 파일을 만드는 흐름입니다. 기술 문서는 Canvas나 WebGL 페이지를 정해진 시간에 맞춰 그린 뒤 헤드리스 브라우저로 프레임을 캡처하고 ffmpeg로 소리와 합치는 방식을 설명합니다. 확인한 플러그인 정의는 이런 자료와 도구로 들어가는 연결점이며 설치 즉시 영화를 자동 제작하는 독립 실행 제품은 아닙니다. Node 20 이상, ffmpeg, Python 3.11 이상이 필요하고 브라우저 패키지와 음성 모델, 필요한 자료를 별도로 준비하며 Windows는 WSL 사용을 안내합니다. 영어 음성은 로컬 Kokoro를 쓸 수 있지만 문서의 중국어 Edge TTS 경로에는 네트워크가 필요합니다. 저자는 Claude에 맞춘 스타일이며 다른 모델의 재현을 보장하지 않는다고 밝혀 화면과 소리, 사실관계 검토가 필요합니다. 코드와 문서, 데모 영상, 외부 자료, 일부 제외된 음성 트랙의 재사용 조건은 서로 달라 따로 확인해야 합니다.
• aaitor/skill-video-studio
  Video Studio는 개발자가 Claude Code 스킬로 제품 시연 영상을 준비하는 로컬 제작 작업공간입니다. 제품 주소와 시청 대상과 전달할 내용과 장면별 시간과 브랜드 자료를 제작 계획 파일에 입력합니다. Playwright가 실제 브라우저 조작을 녹화하고 HyperFrames가 제목과 장면 구분을 합성하며 FFmpeg가 보관용과 웹용 영상을 만듭니다. 썸네일과 장면 모음 이미지와 영상 정보 확인을 제공하고 음악과 내레이션과 자막은 선택해서 더합니다. Acme 예제에는 로컬 시연 앱과 녹화 및 합성 소스가 있지만 README의 짧은 시연은 녹화와 렌더링 전의 계획 수립만 보여줍니다. 전체 작업공간에서 인증된 Claude Code로 계획부터 시작하며 실제 제작에는 Node.js 22 이상과 Python 보조 도구와 Chromium과 FFmpeg가 추가로 필요합니다. 내레이션은 별도 음성 서비스 설정이 필요하고 발표자 영상의 입 모양 합성에는 별도 GPU 서버와 소프트웨어가 필요할 수 있습니다. Linux에서 개발된 제작 흐름이며 세로형 출력은 예정 기능이고 실제 제작에서는 오프라인 검사만 믿지 않고 화면 검토와 녹화 자료의 개인정보 제거가 필요합니다.

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.