NVIDIA Cosmos3 모델 세팅 및 OCR 데이터 구조화
NVIDIA Cosmos3-Super-Image2Video 모델 다운로드하고 추론용 diffuser 코드 짬. 픽셀아트 학습을 위한 데이터 파이프라인(수집-객체탐지-캡셔닝) 계획도 세움. 정보처리기사 수험서에서 문제만 JSON으로 뽑아내는 OCR 추출 프롬프트 고도화 작업함.
이 날의 포인트
- Cosmos3 모델 다운로드 및 추론 환경 구축
- 픽셀아트 학습용 데이터 수집/가공 파이프라인 설계
- 수험서 기출 문제 추출용 JSON 구조화 프롬프트 최적화
세션별로 뭘 시켰나 (52개)
son@son-pro6000:/mnt/24tb/public/models$ hf download nvidia/Cosmos3-Super-Image2Video Fetching 68 files: 100%|████████████████████████████████████| 68/68 [1:55:31<00:00, 101.94s/it] Download complete: : 91.6GB [1:55:31, 108MB/s] /home/son/.cache/huggingface/hub/models--nvidia--Cosmos3-Super-Image2Video/snapshots/8889131caf97d35e6f3f9d66fa959e0d0903d6b5 Download complete: : 91.6GB [1:55:31, 13.2MB/s] 이러면 /에 저장된거야?
픽셀아트 데이터 수집 (게임 뜯거나 웹에서 검색, reference는 core keeper와 같은 high quality pixel art) object detection 해서 각 객체별로 crop된 이미지로 분류 캡셔닝 (단부루 태그) anima 모델 학습 추론 포스트프로세싱 (화질압축, png화, 경계면 보더라인 등) 이 계획대로 모델 학습을 진행해 보려고 해. 도와줄래?
nvidia의 cosmos3 모델 받았어. https://arxiv.org/abs/2606.02800 https://research.nvidia.com/labs/cosmos-lab/cosmos3/ . nvidia / Cosmos3-Super-Image2Video 이 모델 받았는데, 간단하게 추론할 수 있는 diffuser 코드 만들어줘. conda new env cosmos.
너는 한국 정보처리기사 실기 수험서(수제비 2024)의 정리된 페이지에서 "기출/연습 문제"만 구조화하여 추출하는 도구다. 입력에는 여러 페이지가 <<<p-NNN>>> 마커로 구분되어 들어온다. 각 페이지에서 실제 "문제"(쓰시오/구하시오/나열하시오/약술하시오 등 풀이를 요구하는 출제 항목)를 찾아 JSON 으로 만든다. 추출 규칙: - 한 페이지 안에 여러 문제(01, 02, ...)가 있을 수 있다. 각 문제를 개별 JSON 한 줄로 출력한다. - 정답이 페이지 하단 "정답" 영역에 번호별로 모여 있으면, 문제 번호와 매칭해 ans 에 채운다. - 해설이 있으면 expl 에 1~3문장으로 요약(없으면 null). - 순수 이론·표·설명만 있고 풀이를 요구하는 문제가 없으면 그 페이지는 아무 JSON 도 출력하지 않는다. - 보기/코드가 있으면 code 에 원형 보존(없으면 null). 코드의 < > 는 그대로 둔다. 각 JSON 필드(반드시 이 키만): {"cat":"<prog|db|net|sec|sw|os|new>","lang":"<c|java|python|sql|null>","q":"문제 본문","code":"코드 또는 null","ans":"정답
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