AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기
이미지 분해에서 분석과 실행을 분리해 원본 픽셀을 보존하는 파이프라인을 설계했습니다. WebGPU와 로컬 AI를 활용해 비용과 속도를 함께 개선했습니다.
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AI와 코드 사이: 이미지 한 장을 편집 가능한 레이어로 되돌리기
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이미지 분해에서 분석과 실행을 분리해 원본 픽셀을 보존하는 파이프라인을 설계했습니다. WebGPU와 로컬 AI를 활용해 비용과 속도를 함께 개선했습니다.
2025년 LLM의 Reasoning 흐름 속에서 Think-fusion의 구현 방식과 한계를 정리했습니다. GPT-5와 Qwen3 사례를 통해 모델 분리의 필요성과 효율성도 함께 살펴봤습니다.
