Prompirit's Final Pipeline Code

실행 방법

Pipeline_DEMO.ipynb : 최종 데모 코드

• "example_data.csv" 파일 속 프롬프트가 Prompirit의 pipeline을 거쳐 엔지니어링되는 과정

• 데모코드 안 "0ver2_SOTA_ED_model_comp_0.8973.pt"는 아래 링크로 다운받을 수 있음.

  Text Emotion Recognition Model : pretrained model 다운받기

• RAG 데이터베이스 연결을 위한 "styleDB" 폴더는 "styleDB.zip" 을 압축해제 하여 사용

Pipeline

(A) Preprocess

1. Recognize Text Emotion

   • 입력된 텍스트에서 사용자의 감정을 인식한다.

2. Remove Stopwords & Append one Key-phrase

   • 자유로운 형식의 텍스트를 프롬프트에 적합한 형태로 편집한 뒤 핵심 어구를 반복해 의미 손실을 막는다.

(B) Main Process

3. Prepend Emotion Label & Append 3 Synonyms

   • Text Emotion Recognition 모델로 인식한 감정 레이블을 강조한다.
   • 이를 위해 고안한 여러 방법 중 감정 레이블을 prepend하고, 감정 레이블의 동의어 중 중요도가 높은 3개를 append하여 강조하는 방식을 채택한다.

4. Append Style Modifiers

   • 추출한 감정과 관련된 스타일 키워드를 자동으로 추가한다.

이후 진행된 Evaluation 과정을 통해 위와 같은 Prompirit의 파이프라인을 통해 생성된 이미지는 감정 표현력, 맥락 일치도, 시각적 만족도 측면에서 기존의 다른 프롬프트 엔지니어링 방식으로 생성된 이미지에 비해 가장 선호되는 것으로 나타났다.