ShinChapter • AI

얼굴 이미지 → DECA 복원 → 3종 바디 GLB 자동 병합 → 정면 PNG 프리뷰까지 한 번에 처리하는 AI 파트입니다.

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핵심 기능

• DECA 복원 (GPU): 얼굴 이미지 → 3D 얼굴 메시/시각화 산출
• Blender 일괄 병합: body.glb / flower.glb / V_pose.glb를 한 번의 Blender 세션에서 순차 병합
• 헤어 옵션(선택): 업로드한 .glb 헤어 합성
• 정면 프리뷰 렌더: 1536×1536 투명 PNG(RGBA), 전신 자동 프레이밍

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Tech Stack (AI)

3D & Engine

ML / Runtime

API

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빠른 시작

1) 준비물

• Linux(Ubuntu 권장), NVIDIA GPU(CUDA)
• Blender (glTF Export 포함) — 기본 경로는 /usr/bin/blender
  ↳ 다르면 main.py의 BLENDER_EXEC 값을 수정
• DECA/ 디렉터리(원본 DECA 코드 + deca_model.tar 등 리소스)
• human/ 폴더에 바디 모델 3종:

human/
├─ body.glb
├─ flower.glb
└─ V_pose.glb

2) 의존성

# Conda 환경 생성
conda env create -f deca_venv.yml

# 환경 활성화
conda activate deca_venv

3) 서버 실행

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

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API 설명

POST /process-deca

Form-Data

• file (required): 얼굴 이미지 .jpg/.png
• hair_model (optional): 헤어 .glb

성공 응답 예

{
  "message": "DECA 처리 및 Blender 배치 머지+렌더 완료",
  "merged_filename": "merged_xxx.glb",
  "preview_filename": "merged_xxx.png",
  "extra_filenames": {
    "flower": "merged_xxx_flower.glb",
    "v_pose": "merged_xxx_vpose.glb"
  }
}

예시

curl -X POST http://localhost:8000/process-deca \
  -F "file=@face.jpg" \
  -F "hair_model=@hair_black.glb"

GET /download/{filename}

results/에 생성된 .glb 또는 .png를 다운로드합니다.

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디렉터리 구조 (요약)

AI/
├─ main.py              # FastAPI 엔드포인트 (/process-deca, /download)
├─ deca_runner.py       # DECA 실행 래퍼
├─ plus.py              # 얼굴-바디(+헤어) 병합 (Blender)
├─ plus_batch.py        # Blender 1회 기동 일괄 병합
├─ render_preview.py    # 정면 프리뷰 렌더 (투명 PNG)
├─ human/               # body.glb / flower.glb / V_pose.glb
├─ uploads/             # 업로드(자동 생성)
└─ results/             # 산출물(자동 생성)

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라이선스 & Credits

• 본 모듈은 DECA (Detailed Expression Capture and Animation) 의 구현을 활용합니다. DECA는 Yao Feng 외 연구진이 개발한 3D Face Reconstruction 프레임워크로, 원 저작권 및 라이선스(저장소 내 LICENSE 파일)를 반드시 준수해야 합니다.
• human/*.glb는 외부 바디 모델이며, 각 자산의 저작권과 라이선스 조건을 따릅니다.
• 헤어 모델, 학사복, 학사모 3D 에셋은 ShinChapter 팀이 직접 제작한 창작물이며, 모든 저작권은 제작자인 ShinChapter에 있습니다. 무단 사용, 복제, 배포를 금합니다.