LLM 기반 이미지 프롬프트 생성 시스템의 자가 교정 및 다단계 파이프라인 설계

핵심 기술: 본 글은 LLM의 예측 불가능성을 해결하고 안정적인 결과물을 도출하기 위해 고안된, 자가 교정 기능을 갖춘 다단계 이미지 프롬프트 생성 파이프라인을 소개합니다. 특히, 다양한 페르소나와 재시도 로직을 활용하여 프롬프트 태그 추출의 신뢰성을 높이는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항:

• 입력: caption, emotion, character, style_hint 등 구조화된 입력 데이터를 활용합니다.
• 1단계: 'RΞNE'와 같은 창의적인 페르소나를 사용하여 입력된 캡션 기반의 시각적인 장면 설명을 생성합니다.
• 2단계: 생성된 장면 설명에서 character, pose_action, outfit, emotion, background, camera와 같은 6가지 구조화된 필드를 추출합니다.
• 오류 처리 및 재시도 로직: 첫 번째 단계에서 파싱 실패 시, 보다 구조화된 응답을 생성하는 'AI_Assistant' 페르소나로 재시도합니다. 여전히 실패할 경우, 기본값(fallback)을 사용합니다.
• 코드 예시: try-except 블록을 활용한 LLM 호출 및 파싱 로직을 보여줍니다.
• 오픈소스 모듈: 입력(caption, emotion, character, style_hint)과 출력(prompt_tags, positive_prompt, negative_prompt)을 제공하는 독립적인 FastAPI 모듈을 오픈소스로 공개할 예정입니다. 이 모듈은 재시도, LLM 호출, 폴백 트리거에 대한 디버그 로그를 포함합니다.

개발 임팩트: LLM 기반 시스템의 결과 일관성 및 안정성을 크게 향상시킵니다. 자동화된 오류 처리 및 로깅을 통해 디버깅 효율성을 높이고, downstream 로직의 실패를 방지하며, 시스템의 견고성을 강화합니다. 이는 특히 Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델에 고품질 프롬프트를 공급해야 하는 시스템에 필수적입니다.

톤앤매너: 이 글은 LLM 시스템 설계 및 구현에 대한 실질적인 경험을 공유하며, 개발자들이 직면할 수 있는 문제를 해결하기 위한 구체적인 아키텍처와 솔루션을 제시하는 전문적이고 실용적인 톤을 유지합니다.