위 제목은 예시 입니다. 회의록 작성 시 “날짜 ‘회의록’ (회의 내용 요약)” 형식으로 제목을 수정해 주세요:)
[회의 주제]
[To-do]
- 감정 그래서 몇개?
- data 일관성있게 맞추기?
- 설문 모은거
- 지원 15
- 준수 9
- 아현 6
- 태완 2
- 호진 5
[세부 내용 메모]
- JIWON(link) 크롤링 데이터
- 구글 폼에서 xlsx 파일 가져와서 json 파일, 이미지 폴더 만들기
- 키워드별로
- 연구정리
- 파인튜닝 메소드, 파라미터 fix 시키고 데이터 셋 test
- 데이터 셋, 파라미터 fix 시키고, 파인튜닝 메소드 test
- 파인튜닝 메소드, 데이터 셋 fix 시키고, 파라미터 test
- 의도를 바탕으로 그림이 어떤 감정인지 더 쉽게 파악할 수 있으니까 → 설문을 하나 더 만들어보자
- GPT tuning을 finetuning 해보는 건 어떨까?
- Ahyeon(link)
- image들 빈 공간 전처리?
- 하기
- 감정 6개로 줄이기?
- 긍정/부정으로 평가하는 method로?
- 바꾼다면 너무 늦었으려나
- 기쁨
- 슬픔
- 분노
- 공포
- 혐오
- 놀람
- 데이터 셋 label 바꾸기
- 이미지 분석도 추가하면 좋을듯? sad는 얼굴 표정 이런게 많았다던가..

심리학사전 - 기본감정(big six)
심리학사전 - 일차감정(big six) 미국의 유명한 심리학자 폴 에크만은 인간에게는 ...
if 합친다면
Amusement(즐거움), Excitement(신남), Contentment(만족)
Sadness(슬픔)
Awe(경외)
Disgust(불쾌함)
Disgust(불쾌함)
Awe(경외)
만약에 바꾼다면 뭘 해야할지
- JUNSU
- 메일 답이 하나도 안와서 다른 분들께 다시 보내기
- 설문조사
- 설명 이런거 합치기
- TAEWAN(link)
- GAN 추가 변환
- 3MB이상은 변환하기 너무 큰 데이터 양이라 안됨.
- push to hub함
- json 파일 다시 구성
{ "image": "image/amusement/amusement_00000_GAN_monetstyle.jpg", "emotion": "amusement", "label": 0, "image_id": "amusement_00000_GAN_monetstyle" },
- HOJIN(link)
- 크롤링 > 변환
- ArtLine 이용
- 앞으로 crawling → ViT로 정확도 검증할 예정..
- CIVITAI - Sketch GPT
- Old Sketch - Style (https://civitai.com/models/41882/old-sketch-style)



儿童画children-drawing - XL1.0 | Stable Diffusion XL LoRA | Civitai
Trigger words: children-drawing, plus. The strokes are not obvious and can be debugged: lora weight>=1, CFG>=7. It is not easy for a word to ...


[다음 회의 주제 및 To-do]
- 2차 설문조사 feedback
- 감정 big six 찾아서 해보기
- image 크기 조절? 맘대로 잘라도 됨
- 감정 예시 맨 앞에 싹 몰아두기
10.06
- 일욜까지 감정 몇개할지 정하기(10/6)
- 14시에 줌으로
- 예산 쓸 거
12.01
- 파인튜닝 메소드, 파라미터 fix 시키고 데이터 셋 test
- emoset → form
- emoset+form → form
- emoset(GAN) → form
- emoset(GAN)+form → form
- emoset(GAN)+crawling → form
- emoset(GAN)+crawling+form → form
- 데이터 셋, 파라미터 fix 시키고, 파인튜닝 메소드 test
- original fine tuning
- adpter
- LoRA
- 파인튜닝 메소드, 데이터 셋 fix 시키고, 파라미터 test
- LoRA’s param tuning
보고서 앞부분 적어두기
설문 마무리
12.07
GPT 튜닝
12.14
- 보고서 마무리