NAI V5 · LOCAL ASAR EMBEDDING EXTRACTOR / V2.1
그림체 비교용 AI 임베딩 추출기
721MB ASAR → 실제 비전 모델 특징 벡터 → 작은 JSON. 이미지 색값 6개만 계산하던 V1과 달리, 이번에는 각 작가 카드의 이미지 자체를 비전 모델로 분석해.
이미지 원본 업로드 없음작가 카드 4,198장 자동 수집이어하기·부분 저장양자화된 작은 결과 파일중요 — 그림체 전용 학습 모델은 아님. DINOv2는 이미지 형태·시각적 패턴을 학습한 범용 비전 모델이야. 흑백·인물 크롭을 활용해 색/배경의 영향을 줄이지만 눈매·선화·채색의 작가 고유 표현만 완벽히 분리하거나 최적 작태를 보증하진 않아. 다만 V1의 색감 통계와 달리 실제 AI 이미지 임베딩을 뽑아.
01 · 원본 ASAR 선택
선택한 파일 없음
—전체 파일
—V5 작가 카드
0임베딩 완료
0처리 제외
02 · AI 모델 설정
DINOv2의 384차원 또는 CLIP의 512차원 벡터를 생성해. 나중에 V11에서도 동일 모델로 목표 이미지를 분석해야 해.
상단 크롭은 얼굴 검출 AI가 아닌 중앙 상단 영역이야. 같은 조건을 모든 이미지에 적용해.
아직 모델 안 불러옴 · 처음 한 번 인터넷 필요
대기 중
오류가 나면 연결 상태 진단을 누른 뒤 진단 로그 복사로 이 채팅에 보내줘. file:// 주소에서 문제가 생기면 사이트 업로드용 ZIP으로 실행하거나 로컬 HTTP 서버를 써봐. 모델 다운로드에는 인터넷 연결이 필요해.
모델 파일은 Hugging Face에서 내려받아 브라우저 캐시에 보관할 수 있어. GPU가 지원되면 WebGPU를 사용하고, 안 되면 CPU(WASM)로 다시 시도해. 로딩 실패 시 사유를 표시하고 아무 데이터도 조작하지 않아.
03 · 임베딩 추출
ASAR 분석과 AI 모델 로드 후 시작할 수 있어.
처리 결과는 브라우저 IndexedDB에 임시 저장해. 페이지를 닫았다가 다시 열어도 같은 ASAR·모델·추출 방식을 선택하면 이어할 수 있어. 같은 파일을 다시 선택해야 하며, 브라우저 저장소를 지우면 체크포인트도 사라져.
04 · 데이터 자체 점검 (선택)
추출한 샘플이 있으면 참고 이미지를 넣어서 현재 데이터와 직접 유사도를 비교해볼 수 있어. 점수는 벡터 코사인 유사도이지 작가 일치 확률이 아니야.
아직 비교 전
처리 로그
파일을 선택해줘.
완료하면: 다운로드된
nai_v5_style_embeddings_v2.json을 이 채팅에 올려줘. 721MB 원본 이미지는 올릴 필요 없어. 작가 태그는 파일명에서 추정한 slug가 포함되며, 단부루의 정확한 태그와 다를 수 있어. V11에서는 정확한 작가 이름 매핑을 별도로 검증해야 해.