WebGL 활용한 화상회의 배경 블러 처리 개선
WebGL 활용한 화상회의 배경 블러 처리 개선
화상회의 배경 블러의 성능 병목을 JavaScript 픽셀 순회에서 찾고 WebGL로 전환했습니다. GPU 병렬 처리와 하이브리드 구조로 CPU 사용률을 크게 낮췄습니다.
#WebGL#GPU
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WebGL 활용한 화상회의 배경 블러 처리 개선
화상회의 배경 블러의 느린 성능을 WebGL과 GPU 병렬 처리로 개선했습니다.\nCPU 병목을 줄여 저사양 기기에서도 부드럽게 동작하도록 만들었습니다.
#WebGL#GPU
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Gemma 모델과 프롬프트를 활용한 On-Device AI: 에이닷 오토 차량제어 프로토타입
Gemma와 MediaPipe로 차량 제어용 On-Device AI를 프롬프팅만으로 구현한 실험 과정을 공유했습니다. 기본 명령은 잘 처리했지만, area 인식과 응답 일관성 보완을 위해 파인튜닝이 필요했습니다.
#LLM#prompt
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안드로이드에서 Gemma2 파인튜닝 모델 실행하기
안드로이드에서 Gemma2 파인튜닝 모델을 실행하는 과정을 파인튜닝, MediaPipe 변환, 온디바이스 실행 순서로 설명했습니다. 한국어 요약 모델 예시와 파인튜닝 전후 비교, 긴 입력 시 제약도 함께 다뤘습니다.
#Android#Gemma
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안드로이드에서 On-Device로 Gemma 1 ＆ 2 실행하기
안드로이드에서 Gemma 1과 Gemma 2를 On-Device로 실행하는 방법을 정리했습니다. MediaPipe와 MLC LLM의 설정 절차, 모델 실행 방식, 장점도 함께 소개했습니다.
#Android#LLM
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Among-Device AI를 위한 NNStreamer Pipeline 프레임워크의 확장
Among-Device AI를 위한 NNStreamer Pipeline 프레임워크의 확장
NNStreamer를 확장해 기기 간 AI 파이프라인을 연결하는 Among-Device AI 구조를 소개했습니다. NNStreamer-Edge와 Machine Learning Service로 원격 추론·파이프라인 공유를 지원합니다.
#NNStreamer#On-Device AI
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#개발서적#프로그래밍