PhotoNester: AI, Core ML, Swift로 만든 iOS 사진 정리 앱 개발 기술
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PhotoNester: AI 기반 사진 정리 앱 개발 기술 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

  • iOS 개발자, on-device ML 기술 적용자, Swift/SwiftUI 및 Core ML 프레임워크 사용자
  • 난이도: 중급 이상 (Core ML 모델 최적화, CLIP 활용, App Store 검수 대응 포함)

핵심 요약

  • CLIP 모델 활용: OpenAI의 CLIP을 사용해 이미지의 semantic embedding을 생성하여 사진 분류 (예: CLIP 모델)
  • Core ML + Swift 구현: SwiftUI 인터페이스와 Core ML 기반의 unsupervised clustering (예: k-means 알고리즘)
  • 개인정보 보호 기술: on-device processing으로 클라우드 전송 없이 실행 (예: MLModelConfiguration().computeUnits = .all 설정)

섹션별 세부 요약

1. **The Spark: Organizing Chaos**

  • 사용자의 사진 정리 곤란을 해결하기 위한 AI 기반 분류 앱 개발 목적
  • Apple Memories, 제3자 앱 등 기존 솔루션의 한계 (예: privacy violation, low control)

2. **Choosing the Brains: CLIP as My Visual Engine**

  • CLIP 모델 선택 이유: 이미지의 semantic embedding 생성 가능
  • Core ML로 PyTorch 모델 변환 (coremltools 사용) 및 on-device performance 최적화
  • 다양한 이미지 세트 (여행, 문서 등)에 대한 embedding 일관성 테스트

3. **Core ML and Swift: The Technical Build**

  • SwiftUI + Core ML 기반 앱 구조
  • Batch processing (100개 이미지 단위 처리) 및 progress tracking 구현
  • k-means clustering으로 분류된 앨범 생성 (예: "Travel", "Pets" 등)

4. **Keeping It Private**

  • on-device processing으로 클라우드 전송 없이 실행 (예: privacy 보장)
  • performance 개선 (즉시 결과 제공, 데이터 소유권 보장)

5. **The App Store Hurdles**

  • iPadOS 18.5 버전에서 MPSGraph backend 문제로 앱 거부
  • MLModelConfiguration().computeUnits = .all 설정으로 CPU/GPU fallback 활성화
  • App Store 메타데이터, 기능 시각화 완료 후 재제출

6. **What PhotoNester Does Now**

  • 자동 분류 기능: "Travel", "Food", "Documents" 등 앨범 생성
  • 오프라인 작동, privacy 보장, 빠른 처리 속도

7. **What’s Next**

  • 커스텀 카테고리, 시간 기반 필터, 스마트 태깅 등 기능 확장 계획

결론

  • Core ML + CLIP 모델 활용 시 computeUnits 설정으로 iPadOS 호환성 확보 필요
  • on-device processingprivacyperformance를 동시에 달성
  • SwiftUI + Core ML 기반 앱 개발은 모바일 AI 앱 개발의 핵심 전략