You can deploy this model and start earning money today!

Hadimeeee/
mongle-hf-package

Name: mongle-hf-package
Availability: InStock

text-to-image

other

Views

No views yet

Mongle RunPod Test Package

RunPod에서 Mongle 캐릭터 생성과 피드 이미지 생성을 테스트하기 위한 패키지입니다.

이 repo는 현재 로직을 RunPod에서 바로 검증하기 위한 테스트 패키지입니다.

아래 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다.

text

1. end-to-end 테스트 파일로 전체 흐름 검증
   - test_text2feed_pipeline.py
   - test_image2feed_pipeline.py

2. RunPod serverless handler로 캐릭터/피드 분리 실행
   - handler_character.py
   - handler_feed.py

전체 구조

현재 로직은 크게 두 단계로 나뉩니다.

text

1. 캐릭터 생성
   - 텍스트로 캐릭터를 만들거나
   - 이미지로 캐릭터를 만들 수 있음
   - 결과로 character.png와 appearance.json을 만듦

2. 피드 생성
   - 1단계에서 나온 appearance.json
   - 사용자의 quest text
   - 위 두 개를 사용해서 feed.png를 만듦

서비스 관점에서는 아래처럼 분리해서 사용합니다.

text

handler_character
  입력:
    - character_ko 또는 character_image
  출력:
    - character.png
    - appearance.json

handler_feed
  입력:
    - appearance.json
    - quest_ko
  출력:
    - feed.png
    - quest_en

이 repo에는 위 구조를 실제로 나눈 handler 파일도 들어 있습니다.

text

handler_character.py
  텍스트 branch와 이미지 branch를 모두 처리
  character.png와 appearance.json을 반환

handler_feed.py
  appearance.json과 quest_ko를 받아 feed.png를 반환

그리고 아래 두 테스트 파일은 두 단계를 한 번에 이어서 돌려보기 위한 end-to-end 테스트 파일입니다.

text

test_text2feed_pipeline.py
  텍스트 캐릭터 설명에서 시작해서 character.png, appearance.json, feed.png까지 생성

test_image2feed_pipeline.py
  입력 캐릭터 이미지에서 시작해서 character.png, appearance.json, feed.png까지 생성

분기 기준

캐릭터 생성 입력이 텍스트인지 이미지인지에 따라 파일을 다르게 사용합니다.

text

텍스트로 캐릭터 생성 테스트
  -> test_text2feed_pipeline.py

이미지로 캐릭터 생성 테스트
  -> test_image2feed_pipeline.py

두 파일 모두 마지막에는 피드 생성까지 실행합니다.

text

appearance.json + quest_ko
-> Qwen2.5-7B로 quest_en 생성
-> SDXL + lora_v3_32bit + lora_bg_v1로 feed.png 생성

포함된 LoRA

아래 두 LoRA는 이 repo에 포함되어 있습니다. 따로 업로드하거나 별도로 받을 필요가 없습니다.

text

models/lora_v3_32bit/pytorch_lora_weights.safetensors
models/lora_bg_v1/pytorch_lora_weights.safetensors

코드는 위 경로를 그대로 사용합니다.

text

캐릭터 생성:
  models/lora_v3_32bit

피드 생성:
  models/lora_v3_32bit/pytorch_lora_weights.safetensors
  models/lora_bg_v1/pytorch_lora_weights.safetensors

실행 중 자동 다운로드되는 베이스 모델

아래 모델들은 이 repo에 포함하지 않습니다. RunPod에서 처음 실행할 때 Hugging Face에서 자동으로 다운로드됩니다.

text

stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct

용도는 아래와 같습니다.

text

stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
  - character.png 생성
  - feed.png 생성

Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
  - 한국어 캐릭터 설명 -> 영어 캐릭터 프롬프트
  - 한국어 퀘스트 -> 영어 장면 프롬프트

Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct
  - 캐릭터 이미지 -> appearance.json 추출

rembg도 첫 실행 시 배경 제거용 모델을 캐시에 다운로드할 수 있습니다.

포함된 코드

text

test_text2feed_pipeline.py
test_image2feed_pipeline.py
handler_character.py
handler_feed.py
test_qwen25_vl_extract.py
src/pipeline/persona2prompt.py
src/feed/feed_generator_1.py
src/feed/feed_generator_2.py
requirements.txt

포함하지 않은 것

text

.env
HF_TOKEN
outputs/
data/
image/
grid/
logs
caches

RunPod에서 받기

LoRA가 Git LFS로 올라가 있으므로 반드시 git lfs를 먼저 켭니다.

bash

git lfs install
git clone https://huggingface.co/Hadimeeee/mongle-hf-package
cd mongle-hf-package
git lfs pull

LoRA가 실제 파일로 받아졌는지 확인합니다.

bash

du -sh models/lora_v3_32bit/pytorch_lora_weights.safetensors
du -sh models/lora_bg_v1/pytorch_lora_weights.safetensors

각각 약 177M 정도로 보여야 정상입니다. 몇 KB로 보이면 LFS pointer만 받은 상태입니다.

패키지 설치

pip install -r requirements.txt

RunPod CUDA 이미지에 따라 torch, torchvision, xformers, bitsandbytes 버전 충돌이 날 수 있습니다. 그 경우 RunPod 이미지의 CUDA/PyTorch 버전에 맞춰 먼저 설치한 뒤 requirements.txt를 조정하세요.

테스트 1: 텍스트에서 캐릭터와 피드 생성

텍스트 캐릭터 설명만으로 캐릭터를 만들고, 이어서 피드 이미지까지 생성합니다.

bash

python test_text2feed_pipeline.py \
  --name runpod_text_test \
  --character-ko "이 친구는 부드러운 체리핑크색 곰 인형이에요. 크림색 배를 가지고 있고 작은 둥근 귀와 분홍색 코가 있어요." \
  --quest-ko "공원에서 30분 달리기를 완료했어요!" \
  --force

실행 흐름:

text

character_ko
-> Qwen2.5-7B
-> English character prompt
-> SDXL + lora_v3_32bit
-> character.png
-> Qwen2.5-VL
-> appearance.json
-> quest_ko를 Qwen2.5-7B로 quest_en 변환
-> SDXL + lora_v3_32bit + lora_bg_v1
-> feed.png

출력:

text

outputs/text2feed/runpod_text_test/
  character.png
  appearance_raw.txt
  appearance.json
  character_prompt.json
  quest.json
  feed.png
  results.json

이미 영어 캐릭터 프롬프트가 있으면 Qwen 캐릭터 번역 단계를 건너뛸 수 있습니다.

bash

python test_text2feed_pipeline.py \
  --name runpod_text_fast \
  --character-text "soft cherry pink bear plush mascot with a cream belly, tiny pink nose, rounded ears" \
  --quest-ko "공원에서 30분 달리기를 완료했어요!" \
  --force

이미 영어 퀘스트 장면이 있으면 Qwen 퀘스트 번역 단계도 건너뛸 수 있습니다.

bash

python test_text2feed_pipeline.py \
  --name runpod_text_fastest \
  --character-text "soft cherry pink bear plush mascot with a cream belly, tiny pink nose, rounded ears" \
  --quest-en "running with arms swinging along a fluffy cloud meadow path" \
  --force

Handler 1: 캐릭터 생성

RunPod serverless에서 캐릭터 생성 전용 worker로 쓸 파일입니다.

handler_character.py

이 handler는 입력에 따라 내부에서 두 branch로 나뉩니다.

text

mode = "text"
  character_ko 또는 character_text 사용
  -> character.png
  -> appearance.json

mode = "image"
  character_image base64 사용
  -> rembg
  -> appearance.json
  -> character.png

텍스트 branch 입력 예시:

json

{
  "input": {
    "mode": "text",
    "name": "char_text_01",
    "character_ko": "이 친구는 부드러운 체리핑크색 곰 인형이에요. 크림색 배와 작은 둥근 귀가 있어요.",
    "seed": 42,
    "character_steps": 30
  }
}

이미지 branch 입력 예시:

json

{
  "input": {
    "mode": "image",
    "name": "char_image_01",
    "character_image": "<base64 png or jpg>",
    "seed": 42,
    "character_steps": 30
  }
}

출력 예시:

json

{
  "name": "char_text_01",
  "mode": "text",
  "character_image": "<base64 png>",
  "appearance": {
    "animal_type": "bear",
    "body_color": "soft cherry pink"
  },
  "appearance_raw": "..."
}

RunPod serverless entrypoint 예시:

python handler_character.py

테스트 2: 이미지에서 캐릭터와 피드 생성

입력 캐릭터 이미지를 사용해서 appearance를 추출하고, 픽셀 캐릭터와 피드 이미지를 생성합니다.

먼저 테스트 이미지를 준비합니다.

bash

mkdir -p image
# image/01.jpg 위치에 캐릭터 이미지를 업로드

실행:

bash

python test_image2feed_pipeline.py \
  --name runpod_image_test \
  --character-image image/01.jpg \
  --quest-ko "공원에서 30분 달리기를 완료했어요!" \
  --force

실행 흐름:

text

character_image
-> rembg
-> input_nobg.png
-> Qwen2.5-VL
-> appearance.json
-> SDXL + lora_v3_32bit
-> character.png
-> quest_ko를 Qwen2.5-7B로 quest_en 변환
-> SDXL + lora_v3_32bit + lora_bg_v1
-> feed.png

출력:

text

outputs/image2feed/runpod_image_test/
  input_nobg.png
  appearance_raw.txt
  appearance.json
  character.png
  quest.json
  feed.png
  results.json

이미 영어 퀘스트 장면이 있으면 번역 단계를 건너뛸 수 있습니다.

bash

python test_image2feed_pipeline.py \
  --name runpod_image_fast \
  --character-image image/01.jpg \
  --quest-en "running with arms swinging along a fluffy cloud meadow path" \
  --force

Handler 2: 피드 생성

RunPod serverless에서 피드 생성 전용 worker로 쓸 파일입니다.

handler_feed.py

이 handler는 캐릭터 생성 handler에서 나온 appearance와 퀘스트 텍스트를 받아서 피드 이미지를 만듭니다.

입력 예시:

json

{
  "input": {
    "name": "feed_01",
    "appearance": {
      "animal_type": "bear",
      "body_color": "soft cherry pink",
      "body_shape": "round plush body",
      "eye_style": "small black bead eyes"
    },
    "quest_ko": "공원에서 30분 달리기를 완료했어요!",
    "feed_seed": 123
  }
}

이미 영어 장면 프롬프트가 있으면 quest_en을 넣어서 Qwen 번역 단계를 건너뛸 수 있습니다.

json

{
  "input": {
    "name": "feed_fast_01",
    "appearance": {
      "animal_type": "bear",
      "body_color": "soft cherry pink"
    },
    "quest_en": "running with arms swinging along a fluffy cloud meadow path",
    "feed_seed": 123
  }
}

출력 예시:

json

{
  "name": "feed_01",
  "quest": {
    "quest_ko": "공원에서 30분 달리기를 완료했어요!",
    "quest_en": "running with arms swinging along a fluffy cloud meadow path"
  },
  "feed_image": "<base64 png>"
}

RunPod serverless entrypoint 예시:

python handler_feed.py

서비스 코드로 분리할 때

현재 테스트 파일은 end-to-end 검증용이고, 실제 서비스에서는 handler_character.py와 handler_feed.py를 나누어 사용하는 것이 자연스럽습니다.

text

handler_character.py
  - 앱에서 캐릭터 생성 요청을 받음
  - 텍스트 입력이면 text branch 사용
  - 이미지 입력이면 image branch 사용
  - character.png와 appearance.json 반환
  - 서버는 character.png를 S3에 업로드하고 appearance를 DB에 저장

handler_feed.py
  - 앱에서 quest 완료 요청을 받음
  - 서버가 DB에서 character_id로 appearance를 조회
  - appearance + quest_ko를 RunPod에 전달
  - feed.png와 quest_en 반환
  - 서버는 feed.png를 S3에 업로드하고 feed record를 DB에 저장

서비스 흐름:

text

캐릭터 생성 요청
-> handler_character
-> character.png + appearance.json
-> S3 + DB 저장

퀘스트 완료 요청
-> DB에서 appearance 조회
-> handler_feed
-> feed.png + quest_en
-> S3 + DB 저장

즉, appearance.json이 캐릭터 생성과 피드 생성을 이어주는 중간 산출물입니다.