Company Personification

2023-03-09

2023-03-10

DALL.E, DeepL, chatgpt, openai

ChatGPT
OpenAI API documentation

ChatGPT API가 공개되었습니다.
사전 신청자를 받고 있긴 했지만 기습적으로 느껴질만큼 갑자기 공개했습니다.
API를 공개했기 때문에 다른 여러 기능과 연계기를 발휘하기 좋습니다.
기존의 GPT API를 사용해 회사의 이미지를 의인화합니다.

1. 인물로 본 회사 이미지

연합뉴스: 인물로 본 6개 그룹 이미지

가끔 언론에 이런 보도가 납니다.
특정 집단을 대상으로 특정 회사에 대한 이미지를 조사한 후 인물로 표현합니다.
직관적이기도 하지만 재미가 있어서 좋아하는 기사입니다.
ChatGPT한테 이걸 시키면 잘 할 것 같다는 생각이 들었습니다.
그림으로 표현하는 능력이 없으니 그림은 DALL.E에게 그리도록 합니다.

2. ChatGPT를 통해 회사를 의인화해서 묘사하기

ChatGPT에게 회사 이름을 주고, 의인화해서 설명을 해보라면 잘 합니다.
삼성전자가 사람으로 치면 어떤 사람인지 물어봤습니다.
한국인이고, 중성이고, 확신감에 차있고 전문성이 있다고 합니다.

ChatGPT 사이트에 가서 물어볼 수도 있지만 API를 이용해보겠습니다.

import openai
from MyAPIKEY import OpenAI  # openai API key를 미리 발급받아 저장했습니다.
openai.api_key = OpenAI  # API Key 입력

# ChatGPT API 활용 : 회사를 의인화해서 정보 말하기.
company = "Samsung Electronics"
completion = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "user", 
     "content": f"Answer me about the company, whose name is {company}, without using any other words. \
                  What is its nationality? \
                  Imagine the company as a person. \
                  Is it male or female? What is its impression? How does it dress?"}
  ]
)

# ChatGPT 응답 출력
answer = completion.choices[0].message
answer

실행 결과

 <OpenAIObject at 0x1fd3ca48a40> JSON: {
  "content": "\n\nNationality: South Korean\n\nImagined person: Gender-neutral \n\nImpression: Technologically advanced and innovative \n\nDressing style: Modern and trendy with a focus on functionality.",
  "role": "assistant"
}

웹과 완전 동일하지는 않지만 비슷한 형식의 답변이 나왔습니다.
다음과 같이 답변에서 원하는 문장만 깔끔하게 뽑아낼 수 있습니다.
1
2
prompt = dict(answer)["content"].lstrip("\n").replace("\n\n", ", ")
prompt

실행 결과

1	'Nationality: South Korean, Imagined person: Gender-neutral , Impression: Technologically advanced and innovative , Dressing style: Modern and trendy with a focus on functionality.'

3. DALL.E를 통해 그림으로 표현하기

회사에 대한 이미지를 얻었으니 그림으로 그립니다.
마찬가지로 OpenAI API를 사용합니다.

ChatGPT가 만든 prompt를 입력으로 넣고, 그 앞에 길에 서있는 사람의 몸통 사진이라는 뜻의 문구를 추가합니다.

response = openai.Image.create(
  prompt= "a photography of torso of a person, standing on the street: " + prompt,
  n=4,
  size="512x512"
)
images = response['data']
images_url = [i["url"] for i in images]
images_url

실행 결과

['https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-AhUkzJK2WZGMFoMyGMghYXRV/user-GJilwEnUIKmd9QOgEkYhUF46/img-wmfnBPTbuqfFVPWhBCgWAehQ.png?st=2023-03-09T13%3A45%3A16Z&se=2023-03-09T15%3A45%3A16Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-03-08T23%3A46%3A41Z&ske=2023-03-09T23%3A46%3A41Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=A9gkIRkfbORN06hfMsCAfIB6ZxDCyYg3PBGVhY9pjX4%3D',
'https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-AhUkzJK2WZGMFoMyGMghYXRV/user-GJilwEnUIKmd9QOgEkYhUF46/img-ILfQqDLOe9qezlAS4HNDYIb0.png?st=2023-03-09T13%3A45%3A16Z&se=2023-03-09T15%3A45%3A16Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-03-08T23%3A46%3A41Z&ske=2023-03-09T23%3A46%3A41Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=RSDcoiw3vqtHQTgXqEeQKBf2EOY9Zbx%2BCNrgcJetcFU%3D',
'https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-AhUkzJK2WZGMFoMyGMghYXRV/user-GJilwEnUIKmd9QOgEkYhUF46/img-wxblEkkn0ZZjmp3vxwA3Kso2.png?st=2023-03-09T13%3A45%3A16Z&se=2023-03-09T15%3A45%3A16Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-03-08T23%3A46%3A41Z&ske=2023-03-09T23%3A46%3A41Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=2pDH7f8ONdppBdPcEsQJcZ/qNt/jpmUrpZ9LVuLDzQw%3D',
'https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-AhUkzJK2WZGMFoMyGMghYXRV/user-GJilwEnUIKmd9QOgEkYhUF46/img-lfyMHLR93DZ8a0iOM9H268Jr.png?st=2023-03-09T13%3A45%3A16Z&se=2023-03-09T15%3A45%3A16Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-03-08T23%3A46%3A41Z&ske=2023-03-09T23%3A46%3A41Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=UJIty7F3F7wDiFhOLpMewwXjzw4K9M3zocJlGuHiwso%3D']

아주 긴 URL이 나왔습니다. 긁어다 인터넷 주소창에 붙이면 그림이 보입니다.
이 그림을 받아다 모아서 파일로 저장합니다.

urllib과 numpy, PIL을 사용해 주소를 가져와 Matplotlib으로 표현합니다.

%matplotlib inline

import urllib
import numpy as np
import PIL
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family']='NanumGothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

imgs = [np.array(PIL.Image.open(urllib.request.urlopen(url))) for url in images_url]

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(6, 6), gridspec_kw={"hspace":0, "wspace":0})
axs = axes.ravel()
for ax, img in zip(axs, imgs):
    ax.imshow(img)
    ax.axis(False)

fig.suptitle(f"{company}", fontsize="x-large", fontweight="bold")
fig.savefig(f"imgs_{company}.png")

4. 회사 이름을 입력받아 그림으로 출력

ChatGPT는 회사 이름에서 회사의 인상을 도출했고
DALL.E는 회사의 인상을 그림으로 표현했습니다.
이제 둘을 합칩니다.

먼저 ChatGPT 활용 부분을 함수로 만들어 잘 동작하는지 확인합니다.

def tell_me_about(company):
    completion = openai.ChatCompletion.create(
      model="gpt-3.5-turbo",
      messages=[
        {"role": "user", 
         "content": f"Answer me about the company, whose name is {company}, without using any other words. \
                      What is its nationality? \
                      Imagine the company as a person. \
                      Is it male or female? What is its impression? How does it dress?"}
      ]
    )
    answer = completion.choices[0].message
    prompt = dict(answer)["content"].lstrip("\n").replace("\n\n", ", ")
    return prompt

prompt = tell_me_about("LG Chemistry")
prompt

실행 결과

'This company is from South Korea. As a person, LG Chemistry would be considered gender-neutral. Its impression would be innovative and tech-savvy. In terms of dressing, it would likely wear modern, professional attire.'

잘 됩니다.

이번엔 DALL.E를 사용해 설명을 그림으로 변환합니다.

def draw_about(prompt, company):
    response = openai.Image.create(
    prompt= "a photography of torso of a person, standing on the street: " + prompt,
    n=4,
    size="512x512"
    )
    images = response['data']
    images_url = [i["url"] for i in images]

    imgs = [np.array(PIL.Image.open(urllib.request.urlopen(url))) for url in images_url]

    fig, axes = plt.subplots(ncols=2, nrows=2, figsize=(6, 6), gridspec_kw={"hspace":0, "wspace":0})
    axs = axes.ravel()
    for ax, img in zip(axs, imgs):
        ax.imshow(img)
        ax.axis(False)
    
    fig.suptitle(f"{company}", fontsize="x-large", fontweight="bold")
    fig.savefig(f"imgs_{company.replace(' ', '_')}.png")
    return fig

fig = draw_about("LG Chemistry")

그리고 두 함수를 합칩니다.

def tell_and_draw(company):
    prompt = tell_me_about(company)
    fig = draw_about(company)

    print(f"# Name: {company}")
    print(f"# {prompt}")
    return prompt, fig

prompt, fig = tell_and_draw("TSMC")

실행 결과

1 2	# Name: TSMC # Taiwanese. , The company is an entity and therefore does not have a gender or dress style.

5. DeepL로 묘사 부분 번역

나름 재밌게 돌아가는데 설명을 읽기 귀찮습니다.
외국어는 모국어보다 불편하거든요.

번역기를 붙입니다.

from MyAPIKEY import RapidAPI
import requests

# DeepL 사용 번역
def deepl(text, RapidAPI=RapidAPI, src="auto", dest="ko"):
    url = "https://deepl-translator.p.rapidapi.com/translate"
    
    payload = {
        "text": text,
        "source": src,
        "target": dest
    }
    headers = {
        "content-type": "application/json",
        "X-RapidAPI-Key": RapidAPI,
        "X-RapidAPI-Host": "deepl-translator.p.rapidapi.com"
    }
    response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
    translated = response.json()["text"]
    return translated

# DeelL 포함 함수 재정의	
def tell_and_draw(company):
    prompt = tell_me_about(company)
    fig = draw_about(company)

    print(f"# Name: {company}")
    print(f"# {deepl(prompt)}")
    return prompt, fig

prompt, fig = tell_and_draw("IBM")

실행 결과 : 영문을 모르겠지만 IBM 묘사가 유달리 짧습니다.

1 2	# Name: IBM # IBM은 컴퓨터 하드웨어, 미들웨어 및 소프트웨어를 설계하고 판매하는 다국적 기업입니다.

하나를 더 해봅니다.
1
prompt, fig = tell_and_draw("Toyota")

실행 결과

1
2

 # Name: Toyota
# 국적: 일본어, 의인화: 도요타는 품질과 신뢰성을 중시하는 근면하고 혁신적인 개인입니다. , 성별: 중립 , 인상: 도요타는 자동차 산업의 리더로 간주되며 첨단 기술과 친환경으로 존경 받고 있습니다. , 복장: 기업 이미지에 걸맞게 깔끔하고 전문적인 외모에 스마트한 정장 차림을 주로 합니다.

6. 결론

길지 않은 코드이지만 ChatGPT + DALL.E + DeepL을 묶었습니다.
단순해보이지만 세 개의 API를 묶은 컴비네이션입니다.
API를 활용하면 여러 기능을 레고 조립하듯 마음껏 엮을 수 있습니다.
마음껏 사용하시기 바랍니다.

6. 마음껏 사용하기

Apple

Tesla

Facebook

McDonalds

YouTube

OpenAI

# Name: Amazon
- # 국적: 미국, 의인화: 성별: 중립. 인상: 혁신적이고, 기술에 정통함. 복장: 모던하고 캐주얼하면서도 전문적인 복장
# Name: Microsoft
- # 국적: 미국, 의인화: 마이크로소프트는 고도로 분석적이고 혁신적인 기술에 정통한 개인으로 묘사됩니다., 성별: N/A(마이크로소프트는 회사이기 때문에 성별이 없음), 인상: 소프트웨어, 하드웨어 및 클라우드 서비스 분야의 리더로서 기술 업계에서 높은 존경과 인정을 받고 있습니다., 복장: N/A(Microsoft는 회사이기 때문에 복장은 없지만 제품과 로고는 세련되고 현대적인 스타일을 나타냅니다).
# Name: Google
- (설명이 전혀 없음)

도움이 되셨나요? 카페인을 투입하시면 다음 포스팅으로 변환됩니다

PythonGeneral

1. 인물로 본 회사 이미지

2. ChatGPT를 통해 회사를 의인화해서 묘사하기

3. DALL.E를 통해 그림으로 표현하기

4. 회사 이름을 입력받아 그림으로 출력

5. DeepL로 묘사 부분 번역

6. 결론

6. 마음껏 사용하기

Apple

Tesla

Facebook

McDonalds

YouTube

OpenAI