From c94c75b4f268d408e590023ff771eff73cc46510 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: OhSeongRak Date: Wed, 11 Jun 2025 14:30:15 +0900 Subject: [PATCH] feat: ai service init --- smarketing-ai/.env | 6 + smarketing-ai/app.py | 150 +++++++++++ smarketing-ai/config/__init__.py | 1 + smarketing-ai/config/config.py | 26 ++ smarketing-ai/models/__init__.py | 1 + smarketing-ai/models/request_models.py | 27 ++ smarketing-ai/services/__init__.py | 1 + smarketing-ai/services/content_service.py | 200 ++++++++++++++ smarketing-ai/services/poster_service.py | 304 ++++++++++++++++++++++ smarketing-ai/utils/__init__.py | 1 + smarketing-ai/utils/ai_client.py | 176 +++++++++++++ smarketing-ai/utils/image_processor.py | 166 ++++++++++++ 12 files changed, 1059 insertions(+) create mode 100644 smarketing-ai/.env create mode 100644 smarketing-ai/app.py create mode 100644 smarketing-ai/config/__init__.py create mode 100644 smarketing-ai/config/config.py create mode 100644 smarketing-ai/models/__init__.py create mode 100644 smarketing-ai/models/request_models.py create mode 100644 smarketing-ai/services/__init__.py create mode 100644 smarketing-ai/services/content_service.py create mode 100644 smarketing-ai/services/poster_service.py create mode 100644 smarketing-ai/utils/__init__.py create mode 100644 smarketing-ai/utils/ai_client.py create mode 100644 smarketing-ai/utils/image_processor.py diff --git a/smarketing-ai/.env b/smarketing-ai/.env new file mode 100644 index 0000000..49a0633 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/.env @@ -0,0 +1,6 @@ +CLAUDE_API_KEY=your_claude_api_key_here +OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here +FLASK_ENV=development +UPLOAD_FOLDER=uploads +MAX_CONTENT_LENGTH=16777216 +SECRET_KEY=your-secret-key-for-production \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/app.py b/smarketing-ai/app.py new file mode 100644 index 0000000..0592c23 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/app.py @@ -0,0 +1,150 @@ +""" +AI 마케팅 서비스 Flask 애플리케이션 +점주를 위한 마케팅 콘텐츠 및 포스터 자동 생성 서비스 +""" +from flask import Flask, request, jsonify +from flask_cors import CORS +from werkzeug.utils import secure_filename +import os +from datetime import datetime +import traceback +from config.config import Config +from services.content_service import ContentService +from services.poster_service import PosterService +from models.request_models import ContentRequest, PosterRequest +def create_app(): + """Flask 애플리케이션 팩토리""" + app = Flask(__name__) + app.config.from_object(Config) + # CORS 설정 + CORS(app) + # 업로드 폴더 생성 + os.makedirs(app.config['UPLOAD_FOLDER'], exist_ok=True) + os.makedirs(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'temp'), exist_ok=True) + os.makedirs('templates/poster_templates', exist_ok=True) + # 서비스 인스턴스 생성 + content_service = ContentService() + poster_service = PosterService() + @app.route('/health', methods=['GET']) + def health_check(): + """헬스 체크 API""" + return jsonify({ + 'status': 'healthy', + 'timestamp': datetime.now().isoformat(), + 'service': 'AI Marketing Service' + }) + @app.route('/api/content/generate', methods=['POST']) + def generate_content(): + """ + 마케팅 콘텐츠 생성 API + 점주가 입력한 정보를 바탕으로 플랫폼별 맞춤 게시글 생성 + """ + try: + # 요청 데이터 검증 + if not request.form: + return jsonify({'error': '요청 데이터가 없습니다.'}), 400 + # 파일 업로드 처리 + uploaded_files = [] + if 'images' in request.files: + files = request.files.getlist('images') + for file in files: + if file and file.filename: + filename = secure_filename(file.filename) + timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') + unique_filename = f"{timestamp}_{filename}" + file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'temp', unique_filename) + file.save(file_path) + uploaded_files.append(file_path) + # 요청 모델 생성 + content_request = ContentRequest( + category=request.form.get('category', '음식'), + platform=request.form.get('platform', '인스타그램'), + image_paths=uploaded_files, + start_time=request.form.get('start_time'), + end_time=request.form.get('end_time'), + store_name=request.form.get('store_name', ''), + additional_info=request.form.get('additional_info', '') + ) + # 콘텐츠 생성 + result = content_service.generate_content(content_request) + # 임시 파일 정리 + for file_path in uploaded_files: + try: + os.remove(file_path) + except OSError: + pass + return jsonify(result) + except Exception as e: + # 에러 발생 시 임시 파일 정리 + for file_path in uploaded_files: + try: + os.remove(file_path) + except OSError: + pass + app.logger.error(f"콘텐츠 생성 중 오류 발생: {str(e)}") + app.logger.error(traceback.format_exc()) + return jsonify({'error': f'콘텐츠 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}'}), 500 + @app.route('/api/poster/generate', methods=['POST']) + def generate_poster(): + """ + 홍보 포스터 생성 API + 점주가 입력한 정보를 바탕으로 시각적 홍보 포스터 생성 + """ + try: + # 요청 데이터 검증 + if not request.form: + return jsonify({'error': '요청 데이터가 없습니다.'}), 400 + # 파일 업로드 처리 + uploaded_files = [] + if 'images' in request.files: + files = request.files.getlist('images') + for file in files: + if file and file.filename: + filename = secure_filename(file.filename) + timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') + unique_filename = f"{timestamp}_{filename}" + file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], 'temp', unique_filename) + file.save(file_path) + uploaded_files.append(file_path) + # 요청 모델 생성 + poster_request = PosterRequest( + category=request.form.get('category', '음식'), + image_paths=uploaded_files, + start_time=request.form.get('start_time'), + end_time=request.form.get('end_time'), + store_name=request.form.get('store_name', ''), + event_title=request.form.get('event_title', ''), + discount_info=request.form.get('discount_info', ''), + additional_info=request.form.get('additional_info', '') + ) + # 포스터 생성 + result = poster_service.generate_poster(poster_request) + # 임시 파일 정리 + for file_path in uploaded_files: + try: + os.remove(file_path) + except OSError: + pass + return jsonify(result) + except Exception as e: + # 에러 발생 시 임시 파일 정리 + for file_path in uploaded_files: + try: + os.remove(file_path) + except OSError: + pass + app.logger.error(f"포스터 생성 중 오류 발생: {str(e)}") + app.logger.error(traceback.format_exc()) + return jsonify({'error': f'포스터 생성 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}'}), 500 + @app.errorhandler(413) + def too_large(e): + """파일 크기 초과 에러 처리""" + return jsonify({'error': '업로드된 파일이 너무 큽니다. (최대 16MB)'}), 413 + @app.errorhandler(500) + def internal_error(error): + """내부 서버 에러 처리""" + return jsonify({'error': '내부 서버 오류가 발생했습니다.'}), 500 + return app +if __name__ == '__main__': + app = create_app() + app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True) \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/config/__init__.py b/smarketing-ai/config/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..6ae5294 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/config/__init__.py @@ -0,0 +1 @@ +# Package initialization file diff --git a/smarketing-ai/config/config.py b/smarketing-ai/config/config.py new file mode 100644 index 0000000..de6f276 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/config/config.py @@ -0,0 +1,26 @@ +""" +Flask 애플리케이션 설정 +환경변수를 통한 설정 관리 +""" +import os +from dotenv import load_dotenv +load_dotenv() +class Config: + """애플리케이션 설정 클래스""" + # Flask 기본 설정 + SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'dev-secret-key-change-in-production' + # 파일 업로드 설정 + UPLOAD_FOLDER = os.environ.get('UPLOAD_FOLDER') or 'uploads' + MAX_CONTENT_LENGTH = int(os.environ.get('MAX_CONTENT_LENGTH') or 16 * 1024 * 1024) # 16MB + # AI API 설정 + CLAUDE_API_KEY = os.environ.get('CLAUDE_API_KEY') + OPENAI_API_KEY = os.environ.get('OPENAI_API_KEY') + # 지원되는 파일 확장자 + ALLOWED_EXTENSIONS = {'png', 'jpg', 'jpeg', 'gif', 'webp'} + # 템플릿 설정 + POSTER_TEMPLATE_PATH = 'templates/poster_templates' + @staticmethod + def allowed_file(filename): + """업로드 파일 확장자 검증""" + return '.' in filename and \ + filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in Config.ALLOWED_EXTENSIONS \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/models/__init__.py b/smarketing-ai/models/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..6ae5294 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/models/__init__.py @@ -0,0 +1 @@ +# Package initialization file diff --git a/smarketing-ai/models/request_models.py b/smarketing-ai/models/request_models.py new file mode 100644 index 0000000..5abacf6 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/models/request_models.py @@ -0,0 +1,27 @@ +""" +요청 모델 정의 +API 요청 데이터 구조를 정의 +""" +from dataclasses import dataclass +from typing import List, Optional +@dataclass +class ContentRequest: + """마케팅 콘텐츠 생성 요청 모델""" + category: str # 음식, 매장, 이벤트 + platform: str # 네이버 블로그, 인스타그램 + image_paths: List[str] # 업로드된 이미지 파일 경로들 + start_time: Optional[str] = None # 이벤트 시작 시간 + end_time: Optional[str] = None # 이벤트 종료 시간 + store_name: Optional[str] = None # 매장명 + additional_info: Optional[str] = None # 추가 정보 +@dataclass +class PosterRequest: + """홍보 포스터 생성 요청 모델""" + category: str # 음식, 매장, 이벤트 + image_paths: List[str] # 업로드된 이미지 파일 경로들 + start_time: Optional[str] = None # 이벤트 시작 시간 + end_time: Optional[str] = None # 이벤트 종료 시간 + store_name: Optional[str] = None # 매장명 + event_title: Optional[str] = None # 이벤트 제목 + discount_info: Optional[str] = None # 할인 정보 + additional_info: Optional[str] = None # 추가 정보 \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/services/__init__.py b/smarketing-ai/services/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..6ae5294 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/services/__init__.py @@ -0,0 +1 @@ +# Package initialization file diff --git a/smarketing-ai/services/content_service.py b/smarketing-ai/services/content_service.py new file mode 100644 index 0000000..d856e05 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/services/content_service.py @@ -0,0 +1,200 @@ +""" +마케팅 콘텐츠 생성 서비스 +AI를 활용하여 플랫폼별 맞춤 게시글 생성 +""" +import os +from typing import Dict, Any +from datetime import datetime +from utils.ai_client import AIClient +from utils.image_processor import ImageProcessor +from models.request_models import ContentRequest +class ContentService: + """마케팅 콘텐츠 생성 서비스 클래스""" + def __init__(self): + """서비스 초기화""" + self.ai_client = AIClient() + self.image_processor = ImageProcessor() + # 플랫폼별 콘텐츠 특성 정의 + self.platform_specs = { + '인스타그램': { + 'max_length': 2200, + 'hashtag_count': 15, + 'style': '감성적이고 시각적', + 'format': '짧은 문장, 해시태그 활용' + }, + '네이버 블로그': { + 'max_length': 3000, + 'hashtag_count': 10, + 'style': '정보성과 친근함', + 'format': '구조화된 내용, 상세 설명' + } + } + # 카테고리별 키워드 정의 + self.category_keywords = { + '음식': ['맛집', '신메뉴', '추천', '맛있는', '특별한', '인기'], + '매장': ['분위기', '인테리어', '편안한', '아늑한', '특별한', '방문'], + '이벤트': ['할인', '이벤트', '특가', '한정', '기간한정', '혜택'] + } + def generate_content(self, request: ContentRequest) -> Dict[str, Any]: + """ + 마케팅 콘텐츠 생성 + Args: + request: 콘텐츠 생성 요청 데이터 + Returns: + 생성된 콘텐츠 정보 + """ + try: + # 이미지 분석 + image_analysis = self._analyze_images(request.image_paths) + # AI 프롬프트 생성 + prompt = self._create_content_prompt(request, image_analysis) + # AI로 콘텐츠 생성 + generated_content = self.ai_client.generate_text(prompt) + # 해시태그 생성 + hashtags = self._generate_hashtags(request) + # 최종 콘텐츠 포맷팅 + formatted_content = self._format_content( + generated_content, + hashtags, + request.platform + ) + return { + 'success': True, + 'content': formatted_content, + 'platform': request.platform, + 'category': request.category, + 'generated_at': datetime.now().isoformat(), + 'image_count': len(request.image_paths), + 'image_analysis': image_analysis + } + except Exception as e: + return { + 'success': False, + 'error': str(e), + 'generated_at': datetime.now().isoformat() + } + def _analyze_images(self, image_paths: list) -> Dict[str, Any]: + """ + 업로드된 이미지들 분석 + Args: + image_paths: 이미지 파일 경로 리스트 + Returns: + 이미지 분석 결과 + """ + analysis_results = [] + for image_path in image_paths: + try: + # 이미지 기본 정보 추출 + image_info = self.image_processor.get_image_info(image_path) + # AI를 통한 이미지 내용 분석 + image_description = self.ai_client.analyze_image(image_path) + analysis_results.append({ + 'path': image_path, + 'info': image_info, + 'description': image_description + }) + except Exception as e: + analysis_results.append({ + 'path': image_path, + 'error': str(e) + }) + return { + 'total_images': len(image_paths), + 'results': analysis_results + } + def _create_content_prompt(self, request: ContentRequest, image_analysis: Dict[str, Any]) -> str: + """ + AI 콘텐츠 생성을 위한 프롬프트 생성 + Args: + request: 콘텐츠 생성 요청 + image_analysis: 이미지 분석 결과 + Returns: + AI 프롬프트 문자열 + """ + platform_spec = self.platform_specs.get(request.platform, self.platform_specs['인스타그램']) + category_keywords = self.category_keywords.get(request.category, []) + # 이미지 설명 추출 + image_descriptions = [] + for result in image_analysis.get('results', []): + if 'description' in result: + image_descriptions.append(result['description']) + prompt = f""" +당신은 소상공인을 위한 마케팅 콘텐츠 전문가입니다. +다음 정보를 바탕으로 {request.platform}에 적합한 {request.category} 카테고리의 게시글을 작성해주세요. +**매장 정보:** +- 매장명: {request.store_name or '우리 가게'} +- 카테고리: {request.category} +- 추가 정보: {request.additional_info or '없음'} +**이벤트 정보:** +- 시작 시간: {request.start_time or '상시'} +- 종료 시간: {request.end_time or '상시'} +**이미지 분석 결과:** +{chr(10).join(image_descriptions) if image_descriptions else '이미지 없음'} +**플랫폼 특성:** +- 최대 길이: {platform_spec['max_length']}자 +- 스타일: {platform_spec['style']} +- 형식: {platform_spec['format']} +**요구사항:** +1. {request.platform}의 특성에 맞는 톤앤매너 사용 +2. {request.category} 카테고리에 적합한 내용 구성 +3. 고객의 관심을 끌 수 있는 매력적인 문구 사용 +4. 이미지와 연관된 내용으로 작성 +5. 자연스럽고 친근한 어조 사용 +해시태그는 별도로 생성하므로 본문에는 포함하지 마세요. +""" + return prompt + def _generate_hashtags(self, request: ContentRequest) -> list: + """ + 카테고리와 플랫폼에 맞는 해시태그 생성 + Args: + request: 콘텐츠 생성 요청 + Returns: + 해시태그 리스트 + """ + platform_spec = self.platform_specs.get(request.platform, self.platform_specs['인스타그램']) + category_keywords = self.category_keywords.get(request.category, []) + hashtags = [] + # 기본 해시태그 + if request.store_name: + hashtags.append(f"#{request.store_name.replace(' ', '')}") + # 카테고리별 해시태그 + hashtags.extend([f"#{keyword}" for keyword in category_keywords[:5]]) + # 공통 해시태그 + common_tags = ['#맛집', '#소상공인', '#로컬맛집', '#일상', '#소통'] + hashtags.extend(common_tags) + # 플랫폼별 인기 해시태그 + if request.platform == '인스타그램': + hashtags.extend(['#인스타푸드', '#데일리', '#오늘뭐먹지', '#맛스타그램']) + elif request.platform == '네이버 블로그': + hashtags.extend(['#블로그', '#후기', '#추천', '#정보']) + # 최대 개수 제한 + max_count = platform_spec['hashtag_count'] + return hashtags[:max_count] + def _format_content(self, content: str, hashtags: list, platform: str) -> str: + """ + 플랫폼에 맞게 콘텐츠 포맷팅 + Args: + content: 생성된 콘텐츠 + hashtags: 해시태그 리스트 + platform: 플랫폼명 + Returns: + 포맷팅된 최종 콘텐츠 + """ + platform_spec = self.platform_specs.get(platform, self.platform_specs['인스타그램']) + # 길이 제한 적용 + if len(content) > platform_spec['max_length'] - 100: # 해시태그 공간 확보 + content = content[:platform_spec['max_length'] - 100] + '...' + # 플랫폼별 포맷팅 + if platform == '인스타그램': + # 인스타그램: 본문 + 해시태그 + hashtag_string = ' '.join(hashtags) + formatted = f"{content}\n\n{hashtag_string}" + elif platform == '네이버 블로그': + # 네이버 블로그: 구조화된 형태 + hashtag_string = ' '.join(hashtags) + formatted = f"{content}\n\n---\n{hashtag_string}" + else: + # 기본 형태 + hashtag_string = ' '.join(hashtags) + formatted = f"{content}\n\n{hashtag_string}" + return formatted \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/services/poster_service.py b/smarketing-ai/services/poster_service.py new file mode 100644 index 0000000..c1e0245 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/services/poster_service.py @@ -0,0 +1,304 @@ +""" +홍보 포스터 생성 서비스 +AI와 이미지 처리를 활용한 시각적 마케팅 자료 생성 +""" +import os +import base64 +from typing import Dict, Any +from datetime import datetime +from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont +from utils.ai_client import AIClient +from utils.image_processor import ImageProcessor +from models.request_models import PosterRequest +class PosterService: + """홍보 포스터 생성 서비스 클래스""" + def __init__(self): + """서비스 초기화""" + self.ai_client = AIClient() + self.image_processor = ImageProcessor() + # 포스터 기본 설정 + self.poster_config = { + 'width': 1080, + 'height': 1350, # 인스타그램 세로 비율 + 'background_color': (255, 255, 255), + 'text_color': (50, 50, 50), + 'accent_color': (255, 107, 107) + } + # 카테고리별 색상 테마 + self.category_themes = { + '음식': { + 'primary': (255, 107, 107), # 빨강 + 'secondary': (255, 206, 84), # 노랑 + 'background': (255, 248, 240) # 크림 + }, + '매장': { + 'primary': (74, 144, 226), # 파랑 + 'secondary': (120, 198, 121), # 초록 + 'background': (248, 251, 255) # 연한 파랑 + }, + '이벤트': { + 'primary': (156, 39, 176), # 보라 + 'secondary': (255, 193, 7), # 금색 + 'background': (252, 248, 255) # 연한 보라 + } + } + def generate_poster(self, request: PosterRequest) -> Dict[str, Any]: + """ + 홍보 포스터 생성 + Args: + request: 포스터 생성 요청 데이터 + Returns: + 생성된 포스터 정보 + """ + try: + # 포스터 텍스트 내용 생성 + poster_text = self._generate_poster_text(request) + # 이미지 전처리 + processed_images = self._process_images(request.image_paths) + # 포스터 이미지 생성 + poster_image = self._create_poster_image(request, poster_text, processed_images) + # 이미지를 base64로 인코딩 + poster_base64 = self._encode_image_to_base64(poster_image) + return { + 'success': True, + 'poster_data': poster_base64, + 'poster_text': poster_text, + 'category': request.category, + 'generated_at': datetime.now().isoformat(), + 'image_count': len(request.image_paths), + 'format': 'base64' + } + except Exception as e: + return { + 'success': False, + 'error': str(e), + 'generated_at': datetime.now().isoformat() + } + def _generate_poster_text(self, request: PosterRequest) -> Dict[str, str]: + """ + 포스터에 들어갈 텍스트 내용 생성 + Args: + request: 포스터 생성 요청 + Returns: + 포스터 텍스트 구성 요소들 + """ + # 이미지 분석 + image_descriptions = [] + for image_path in request.image_paths: + try: + description = self.ai_client.analyze_image(image_path) + image_descriptions.append(description) + except: + continue + # AI 프롬프트 생성 + prompt = f""" +당신은 소상공인을 위한 포스터 카피라이터입니다. +다음 정보를 바탕으로 매력적인 포스터 문구를 작성해주세요. +**매장 정보:** +- 매장명: {request.store_name or '우리 가게'} +- 카테고리: {request.category} +- 추가 정보: {request.additional_info or '없음'} +**이벤트 정보:** +- 이벤트 제목: {request.event_title or '특별 이벤트'} +- 할인 정보: {request.discount_info or '특가 진행'} +- 시작 시간: {request.start_time or '상시'} +- 종료 시간: {request.end_time or '상시'} +**이미지 설명:** +{chr(10).join(image_descriptions) if image_descriptions else '이미지 없음'} +다음 형식으로 응답해주세요: +1. 메인 헤드라인 (10글자 이내, 임팩트 있게) +2. 서브 헤드라인 (20글자 이내, 구체적 혜택) +3. 설명 문구 (30글자 이내, 친근하고 매력적으로) +4. 행동 유도 문구 (15글자 이내, 액션 유도) +각 항목은 줄바꿈으로 구분해서 작성해주세요. +""" + # AI로 텍스트 생성 + generated_text = self.ai_client.generate_text(prompt) + # 생성된 텍스트 파싱 + lines = generated_text.strip().split('\n') + return { + 'main_headline': lines[0] if len(lines) > 0 else request.event_title or '특별 이벤트', + 'sub_headline': lines[1] if len(lines) > 1 else request.discount_info or '지금 바로!', + 'description': lines[2] if len(lines) > 2 else '특별한 혜택을 놓치지 마세요', + 'call_to_action': lines[3] if len(lines) > 3 else '지금 방문하세요!' + } + def _process_images(self, image_paths: list) -> list: + """ + 포스터에 사용할 이미지들 전처리 + Args: + image_paths: 원본 이미지 경로 리스트 + Returns: + 전처리된 이미지 객체 리스트 + """ + processed_images = [] + for image_path in image_paths: + try: + # 이미지 로드 및 리사이즈 + image = Image.open(image_path) + # RGBA로 변환 (투명도 처리) + if image.mode != 'RGBA': + image = image.convert('RGBA') + # 포스터에 맞게 리사이즈 (최대 400x400) + image.thumbnail((400, 400), Image.Resampling.LANCZOS) + processed_images.append(image) + except Exception as e: + print(f"이미지 처리 오류 {image_path}: {e}") + continue + return processed_images + def _create_poster_image(self, request: PosterRequest, poster_text: Dict[str, str], images: list) -> Image.Image: + """ + 실제 포스터 이미지 생성 + Args: + request: 포스터 생성 요청 + poster_text: 포스터 텍스트 + images: 전처리된 이미지 리스트 + Returns: + 생성된 포스터 이미지 + """ + # 카테고리별 테마 적용 + theme = self.category_themes.get(request.category, self.category_themes['음식']) + # 캔버스 생성 + poster = Image.new('RGBA', + (self.poster_config['width'], self.poster_config['height']), + theme['background']) + draw = ImageDraw.Draw(poster) + # 폰트 설정 (시스템 기본 폰트 사용) + try: + # 다양한 폰트 시도 + title_font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 60) + subtitle_font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 40) + text_font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 30) + small_font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 24) + except: + # 기본 폰트 사용 + title_font = ImageFont.load_default() + subtitle_font = ImageFont.load_default() + text_font = ImageFont.load_default() + small_font = ImageFont.load_default() + # 레이아웃 계산 + y_pos = 80 + # 1. 메인 헤드라인 + main_headline = poster_text['main_headline'] + bbox = draw.textbbox((0, 0), main_headline, font=title_font) + text_width = bbox[2] - bbox[0] + x_pos = (self.poster_config['width'] - text_width) // 2 + draw.text((x_pos, y_pos), main_headline, + fill=theme['primary'], font=title_font) + y_pos += 100 + # 2. 서브 헤드라인 + sub_headline = poster_text['sub_headline'] + bbox = draw.textbbox((0, 0), sub_headline, font=subtitle_font) + text_width = bbox[2] - bbox[0] + x_pos = (self.poster_config['width'] - text_width) // 2 + draw.text((x_pos, y_pos), sub_headline, + fill=theme['secondary'], font=subtitle_font) + y_pos += 80 + # 3. 이미지 배치 (있는 경우) + if images: + image_y = y_pos + 30 + if len(images) == 1: + # 단일 이미지: 중앙 배치 + img = images[0] + img_x = (self.poster_config['width'] - img.width) // 2 + poster.paste(img, (img_x, image_y), img) + y_pos = image_y + img.height + 50 + elif len(images) == 2: + # 두 개 이미지: 나란히 배치 + total_width = sum(img.width for img in images) + 20 + start_x = (self.poster_config['width'] - total_width) // 2 + for i, img in enumerate(images): + img_x = start_x + (i * (img.width + 20)) + poster.paste(img, (img_x, image_y), img) + y_pos = image_y + max(img.height for img in images) + 50 + else: + # 여러 이미지: 그리드 형태 + cols = 2 + rows = (len(images) + cols - 1) // cols + img_spacing = 20 + for i, img in enumerate(images[:4]): # 최대 4개 + row = i // cols + col = i % cols + img_x = (self.poster_config['width'] // cols) * col + \ + (self.poster_config['width'] // cols - img.width) // 2 + img_y = image_y + row * (200 + img_spacing) + poster.paste(img, (img_x, img_y), img) + y_pos = image_y + rows * (200 + img_spacing) + 30 + # 4. 설명 문구 + description = poster_text['description'] + # 긴 텍스트는 줄바꿈 처리 + words = description.split() + lines = [] + current_line = [] + for word in words: + test_line = ' '.join(current_line + [word]) + bbox = draw.textbbox((0, 0), test_line, font=text_font) + if bbox[2] - bbox[0] < self.poster_config['width'] - 100: + current_line.append(word) + else: + if current_line: + lines.append(' '.join(current_line)) + current_line = [word] + if current_line: + lines.append(' '.join(current_line)) + for line in lines: + bbox = draw.textbbox((0, 0), line, font=text_font) + text_width = bbox[2] - bbox[0] + x_pos = (self.poster_config['width'] - text_width) // 2 + draw.text((x_pos, y_pos), line, fill=(80, 80, 80), font=text_font) + y_pos += 40 + y_pos += 30 + # 5. 기간 정보 (있는 경우) + if request.start_time and request.end_time: + period_text = f"기간: {request.start_time} ~ {request.end_time}" + bbox = draw.textbbox((0, 0), period_text, font=small_font) + text_width = bbox[2] - bbox[0] + x_pos = (self.poster_config['width'] - text_width) // 2 + draw.text((x_pos, y_pos), period_text, fill=(120, 120, 120), font=small_font) + y_pos += 50 + # 6. 행동 유도 문구 (버튼 스타일) + cta_text = poster_text['call_to_action'] + bbox = draw.textbbox((0, 0), cta_text, font=subtitle_font) + text_width = bbox[2] - bbox[0] + text_height = bbox[3] - bbox[1] + # 버튼 배경 + button_width = text_width + 60 + button_height = text_height + 30 + button_x = (self.poster_config['width'] - button_width) // 2 + button_y = self.poster_config['height'] - 150 + draw.rounded_rectangle([button_x, button_y, button_x + button_width, button_y + button_height], + radius=25, fill=theme['primary']) + # 버튼 텍스트 + text_x = button_x + (button_width - text_width) // 2 + text_y = button_y + (button_height - text_height) // 2 + draw.text((text_x, text_y), cta_text, fill=(255, 255, 255), font=subtitle_font) + # 7. 매장명 (하단) + if request.store_name: + store_text = request.store_name + bbox = draw.textbbox((0, 0), store_text, font=text_font) + text_width = bbox[2] - bbox[0] + x_pos = (self.poster_config['width'] - text_width) // 2 + y_pos = self.poster_config['height'] - 50 + draw.text((x_pos, y_pos), store_text, fill=(100, 100, 100), font=text_font) + return poster + def _encode_image_to_base64(self, image: Image.Image) -> str: + """ + PIL 이미지를 base64 문자열로 인코딩 + Args: + image: PIL 이미지 객체 + Returns: + base64 인코딩된 이미지 문자열 + """ + import io + # RGB로 변환 (JPEG 저장을 위해) + if image.mode == 'RGBA': + # 흰색 배경과 합성 + background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255)) + background.paste(image, mask=image.split()[-1]) + image = background + # 바이트 스트림으로 변환 + img_buffer = io.BytesIO() + image.save(img_buffer, format='JPEG', quality=90) + img_buffer.seek(0) + # base64 인코딩 + img_base64 = base64.b64encode(img_buffer.getvalue()).decode('utf-8') + return f"data:image/jpeg;base64,{img_base64}" \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/utils/__init__.py b/smarketing-ai/utils/__init__.py new file mode 100644 index 0000000..6ae5294 --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/utils/__init__.py @@ -0,0 +1 @@ +# Package initialization file diff --git a/smarketing-ai/utils/ai_client.py b/smarketing-ai/utils/ai_client.py new file mode 100644 index 0000000..2695f0c --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/utils/ai_client.py @@ -0,0 +1,176 @@ +""" +AI 클라이언트 유틸리티 +Claude AI 및 OpenAI API 호출을 담당 +""" +import os +import base64 +from typing import Optional +import anthropic +import openai +from PIL import Image +import io +class AIClient: + """AI API 클라이언트 클래스""" + def __init__(self): + """AI 클라이언트 초기화""" + self.claude_api_key = os.getenv('CLAUDE_API_KEY') + self.openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') + # Claude 클라이언트 초기화 + if self.claude_api_key: + self.claude_client = anthropic.Anthropic(api_key=self.claude_api_key) + else: + self.claude_client = None + # OpenAI 클라이언트 초기화 + if self.openai_api_key: + openai.api_key = self.openai_api_key + self.openai_client = openai + else: + self.openai_client = None + def generate_text(self, prompt: str, max_tokens: int = 1000) -> str: + """ + 텍스트 생성 (Claude 우선, 실패시 OpenAI 사용) + Args: + prompt: 생성할 텍스트의 프롬프트 + max_tokens: 최대 토큰 수 + Returns: + 생성된 텍스트 + """ + # Claude AI 시도 + if self.claude_client: + try: + response = self.claude_client.messages.create( + model="claude-3-sonnet-20240229", + max_tokens=max_tokens, + messages=[ + {"role": "user", "content": prompt} + ] + ) + return response.content[0].text + except Exception as e: + print(f"Claude AI 호출 실패: {e}") + # OpenAI 시도 + if self.openai_client: + try: + response = self.openai_client.chat.completions.create( + model="gpt-3.5-turbo", + messages=[ + {"role": "user", "content": prompt} + ], + max_tokens=max_tokens + ) + return response.choices[0].message.content + except Exception as e: + print(f"OpenAI 호출 실패: {e}") + # 기본 응답 (AI 서비스 모두 실패시) + return self._generate_fallback_content(prompt) + def analyze_image(self, image_path: str) -> str: + """ + 이미지 분석 및 설명 생성 + Args: + image_path: 분석할 이미지 경로 + Returns: + 이미지 설명 텍스트 + """ + try: + # 이미지를 base64로 인코딩 + image_base64 = self._encode_image_to_base64(image_path) + # Claude Vision API 시도 + if self.claude_client: + try: + response = self.claude_client.messages.create( + model="claude-3-sonnet-20240229", + max_tokens=500, + messages=[ + { + "role": "user", + "content": [ + { + "type": "text", + "text": "이 이미지를 보고 음식점 마케팅에 활용할 수 있도록 매력적으로 설명해주세요. 음식이라면 맛있어 보이는 특징을, 매장이라면 분위기를, 이벤트라면 특별함을 강조해서 한국어로 50자 이내로 설명해주세요." + }, + { + "type": "image", + "source": { + "type": "base64", + "media_type": "image/jpeg", + "data": image_base64 + } + } + ] + } + ] + ) + return response.content[0].text + except Exception as e: + print(f"Claude 이미지 분석 실패: {e}") + # OpenAI Vision API 시도 + if self.openai_client: + try: + response = self.openai_client.chat.completions.create( + model="gpt-4-vision-preview", + messages=[ + { + "role": "user", + "content": [ + { + "type": "text", + "text": "이 이미지를 보고 음식점 마케팅에 활용할 수 있도록 매력적으로 설명해주세요. 한국어로 50자 이내로 설명해주세요." + }, + { + "type": "image_url", + "image_url": { + "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}" + } + } + ] + } + ], + max_tokens=300 + ) + return response.choices[0].message.content + except Exception as e: + print(f"OpenAI 이미지 분석 실패: {e}") + except Exception as e: + print(f"이미지 분석 전체 실패: {e}") + # 기본 설명 반환 + return "맛있고 매력적인 음식점의 특별한 순간" + def _encode_image_to_base64(self, image_path: str) -> str: + """ + 이미지 파일을 base64로 인코딩 + Args: + image_path: 이미지 파일 경로 + Returns: + base64 인코딩된 이미지 문자열 + """ + with open(image_path, "rb") as image_file: + # 이미지 크기 조정 (API 제한 고려) + image = Image.open(image_file) + # 최대 크기 제한 (1024x1024) + if image.width > 1024 or image.height > 1024: + image.thumbnail((1024, 1024), Image.Resampling.LANCZOS) + # JPEG로 변환하여 파일 크기 줄이기 + if image.mode == 'RGBA': + background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255)) + background.paste(image, mask=image.split()[-1]) + image = background + img_buffer = io.BytesIO() + image.save(img_buffer, format='JPEG', quality=85) + img_buffer.seek(0) + return base64.b64encode(img_buffer.getvalue()).decode('utf-8') + def _generate_fallback_content(self, prompt: str) -> str: + """ + AI 서비스 실패시 기본 콘텐츠 생성 + Args: + prompt: 원본 프롬프트 + Returns: + 기본 콘텐츠 + """ + if "콘텐츠" in prompt or "게시글" in prompt: + return """안녕하세요! 오늘도 맛있는 하루 되세요 😊 +우리 가게의 특별한 메뉴를 소개합니다! +정성껏 준비한 음식으로 여러분을 맞이하겠습니다. +많은 관심과 사랑 부탁드려요!""" + elif "포스터" in prompt: + return "특별한 이벤트\n지금 바로 확인하세요\n우리 가게에서 만나요\n놓치지 마세요!" + else: + return "안녕하세요! 우리 가게를 찾아주셔서 감사합니다." \ No newline at end of file diff --git a/smarketing-ai/utils/image_processor.py b/smarketing-ai/utils/image_processor.py new file mode 100644 index 0000000..176c10a --- /dev/null +++ b/smarketing-ai/utils/image_processor.py @@ -0,0 +1,166 @@ +""" +이미지 처리 유틸리티 +이미지 분석, 변환, 최적화 기능 제공 +""" +import os +from typing import Dict, Any, Tuple +from PIL import Image, ImageOps +import io +class ImageProcessor: + """이미지 처리 클래스""" + def __init__(self): + """이미지 프로세서 초기화""" + self.supported_formats = {'JPEG', 'PNG', 'WEBP', 'GIF'} + self.max_size = (2048, 2048) # 최대 크기 + self.thumbnail_size = (400, 400) # 썸네일 크기 + def get_image_info(self, image_path: str) -> Dict[str, Any]: + """ + 이미지 기본 정보 추출 + Args: + image_path: 이미지 파일 경로 + Returns: + 이미지 정보 딕셔너리 + """ + try: + with Image.open(image_path) as image: + info = { + 'filename': os.path.basename(image_path), + 'format': image.format, + 'mode': image.mode, + 'size': image.size, + 'width': image.width, + 'height': image.height, + 'file_size': os.path.getsize(image_path), + 'aspect_ratio': round(image.width / image.height, 2) if image.height > 0 else 0 + } + # 이미지 특성 분석 + info['is_landscape'] = image.width > image.height + info['is_portrait'] = image.height > image.width + info['is_square'] = abs(image.width - image.height) < 50 + return info + except Exception as e: + return { + 'filename': os.path.basename(image_path), + 'error': str(e) + } + def resize_image(self, image_path: str, target_size: Tuple[int, int], + maintain_aspect: bool = True) -> Image.Image: + """ + 이미지 크기 조정 + Args: + image_path: 원본 이미지 경로 + target_size: 목표 크기 (width, height) + maintain_aspect: 종횡비 유지 여부 + Returns: + 리사이즈된 PIL 이미지 + """ + try: + with Image.open(image_path) as image: + if maintain_aspect: + # 종횡비 유지하며 리사이즈 + image.thumbnail(target_size, Image.Resampling.LANCZOS) + return image.copy() + else: + # 강제 리사이즈 + return image.resize(target_size, Image.Resampling.LANCZOS) + except Exception as e: + raise Exception(f"이미지 리사이즈 실패: {str(e)}") + def optimize_image(self, image_path: str, quality: int = 85) -> bytes: + """ + 이미지 최적화 (파일 크기 줄이기) + Args: + image_path: 원본 이미지 경로 + quality: JPEG 품질 (1-100) + Returns: + 최적화된 이미지 바이트 + """ + try: + with Image.open(image_path) as image: + # RGBA를 RGB로 변환 (JPEG 저장을 위해) + if image.mode == 'RGBA': + background = Image.new('RGB', image.size, (255, 255, 255)) + background.paste(image, mask=image.split()[-1]) + image = background + # 크기가 너무 크면 줄이기 + if image.width > self.max_size[0] or image.height > self.max_size[1]: + image.thumbnail(self.max_size, Image.Resampling.LANCZOS) + # 바이트 스트림으로 저장 + img_buffer = io.BytesIO() + image.save(img_buffer, format='JPEG', quality=quality, optimize=True) + return img_buffer.getvalue() + except Exception as e: + raise Exception(f"이미지 최적화 실패: {str(e)}") + def create_thumbnail(self, image_path: str, size: Tuple[int, int] = None) -> Image.Image: + """ + 썸네일 생성 + Args: + image_path: 원본 이미지 경로 + size: 썸네일 크기 (기본값: self.thumbnail_size) + Returns: + 썸네일 PIL 이미지 + """ + if size is None: + size = self.thumbnail_size + try: + with Image.open(image_path) as image: + # 정사각형 썸네일 생성 + thumbnail = ImageOps.fit(image, size, Image.Resampling.LANCZOS) + return thumbnail + except Exception as e: + raise Exception(f"썸네일 생성 실패: {str(e)}") + def analyze_colors(self, image_path: str, num_colors: int = 5) -> list: + """ + 이미지의 주요 색상 추출 + Args: + image_path: 이미지 파일 경로 + num_colors: 추출할 색상 개수 + Returns: + 주요 색상 리스트 [(R, G, B), ...] + """ + try: + with Image.open(image_path) as image: + # RGB로 변환 + if image.mode != 'RGB': + image = image.convert('RGB') + # 이미지 크기 줄여서 처리 속도 향상 + image.thumbnail((150, 150)) + # 색상 히스토그램 생성 + colors = image.getcolors(maxcolors=256*256*256) + if colors: + # 빈도순으로 정렬 + colors.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True) + # 상위 색상들 반환 + dominant_colors = [] + for count, color in colors[:num_colors]: + dominant_colors.append(color) + return dominant_colors + return [(128, 128, 128)] # 기본 회색 + except Exception as e: + print(f"색상 분석 실패: {e}") + return [(128, 128, 128)] # 기본 회색 + def is_food_image(self, image_path: str) -> bool: + """ + 음식 이미지 여부 간단 판별 + (실제로는 AI 모델이 필요하지만, 여기서는 기본적인 휴리스틱 사용) + Args: + image_path: 이미지 파일 경로 + Returns: + 음식 이미지 여부 + """ + try: + # 파일명에서 키워드 확인 + filename = os.path.basename(image_path).lower() + food_keywords = ['food', 'meal', 'dish', 'menu', '음식', '메뉴', '요리'] + for keyword in food_keywords: + if keyword in filename: + return True + # 색상 분석으로 간단 판별 (음식은 따뜻한 색조가 많음) + colors = self.analyze_colors(image_path, 3) + warm_color_count = 0 + for r, g, b in colors: + # 따뜻한 색상 (빨강, 노랑, 주황 계열) 확인 + if r > 150 or (r > g and r > b): + warm_color_count += 1 + return warm_color_count >= 2 + except: + return False \ No newline at end of file