개인화된 AI를 통해, 날씨에 맞는 맞춤형 옷을 추천해주는 소셜 네트워크 서비스, WOT 👔

날씨가 생각보다 더워서, 혹은 추워서 입은 옷을 후회한 적이 있지 않나요?
매일 OOTD를 기록하고 싶은데, SNS에 올리기엔 부담스럽지 않나요?

이에, 저희는 개인화된 AI를 통해, 오늘의 날씨에 맞는 여러분의 옷을 추천하고,
친한 친구 20명과 함께하는 SNS를 제공하는 서비스, 왓(wot)을 기획하였습니다.

배포사이트: https://coollaafi-frontend.vercel.app/

데모 영상: https://www.youtube.com/watch?v=RDpbWE1proI&t=5s

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⚙️기술 스택

[Frontend]


[Backend]


[AI]

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⚙️실행 방법

How to install

1. Python 3.10 설치

   • 3.9와 3.10의 버전만 유효합니다.

2. MySQL 데이터베이스

   • MySQL 8.0 이상이 설치되어있어야 합니다.
   • 사용할 DB를 생성하여 DB에 접근하기 위한 정보들을 환경변수에 저장합니다.

3. AWS S3 설정

   • 이미지 저장을 위해 S3 버킷이 필요합니다.
   • AWS Access Key와 Secret Key를 발급받아 환경변수에 저장합니다.

How to build

1. Repository Clone

git clone <repository-url>
cd <project-directory>

2. Add Environment Variables
.env 파일을 프로젝트 루트 디렉토리에 추가한 후, 아래 내용을 작성합니다.

DB_HOST=(sql host 이름)
DB_PORT=(sql port 번호)
DB_NAME=(sql 데이터베이스 이름)
DB_USER=(sql 유저 이름)
DB_PASSWORD=(sql에서 발급받은 패스워드)

S3_BUCKET_NAME=(s3 bucket 이름)
REGION=(s3 bucket의 region)
ACCESS_KEY=(aws s3에서 발급받은 access key)
SECRET_KEY=(aws s3에서 발급받은 secret key)

How to run in local

1. 프로젝트 루트 디렉토리에 있는 server.py
   cmd 또는 터미널에서 server.py 파일이 저장되어 있는 위치로 이동합니다.

   cmd <server.py-directory>

2. 로컬에서 FastAPI 서버를 여는 uvicorn 명령어를 실행합니다.
   uvicorn 명령어를 실행하기 전 각 환경변수에 맞는 값을 입력해야 합니다.

   uvicorn server:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

3. MySQL 데이터베이스 시작

4. swagger 문서 페이지에 접근

   • 브라우저를 열어 url 주소창에 http://127.0.0.1:8000/docs 를 입력합니다.
   • 이 페이지에서는 모든 API 엔드포인트를 확인하고, 직접 요청을 테스트해볼 수 있습니다.

사용한 오픈소스 정보

• Grounded-SAM: 자연어 기반 이미지 세그먼트 모델
• Impaint Anything: 자연어 기반 특정 부분 채워넣는 이미지 보정 모델

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👩‍💻팀원 소개

Frontend	Backend	AI
sujinRo	ujiiin	Choi-Hanui