PosterPlot 프로젝트

AI 기반 영화 줄거리 생성과 유저 작성 시나리오 열람 기능을 제공하는 웹 플랫폼입니다.
프론트엔드는 React, 백엔드는 Spring Boot + Flask + MySQL, AI 생성기는 Flask와 HuggingFace 모델로 구성되어 있습니다.

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프로젝트 구성

구성 요소	설명	포트 / 위치
frontend	React 기반 프론트엔드	http://localhost:3000
backend	Spring Boot 기반 REST API 서버	http://localhost:8080
flask (AI 서비스)	Flask 기반 BLIP + Mistral AI 생성기	http://localhost:5000
db (MySQL)	포스터 및 유저 데이터 저장용 DB	컨테이너 내부: 3306 호스트: 3307 ← 로컬 충돌 방지용
redis	이메일 인증 및 확인용 Redis 서버	localhost:6379

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환경 변수 파일 안내

• 프론트엔드: posterplot_frontend/.env

  • 예: REACT_APP_BACKEND_URL=http://localhost:8080

• AI 서비스: ai_service/.env

  • 예: HF_TOKEN (HuggingFace API 토큰) 등

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프로젝트 실행방법

프론트엔드 실행 (React)

1. posterplot_frontend 디렉토리로 이동

2. .env 파일 생성 후 아래 내용 추가

REACT_APP_BACKEND_URL=http://localhost:8080

3. 의존성 설치

npm install

4. 개발 서버 실행

npm start

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백엔드 실행 (Spring)

1. IntelliJ IDE 설치

2. JDK 설정

• JDK 17 버전으로 프로젝트를 설정

3. GCP Storage 키 발급

1. 프로젝트 생성
2. VM 인스턴스 생성
3. IAM 및 관리자 > 서비스 계정 > 계정 클릭 후 키 발급
4. 서비스 계정 > 권한 > 저장소 관리자, 저장소 개체 관리자 추가
5. 버킷 생성 > src/main/resources/gcp-keys/ 안에 키 저장 후 실행

4. Google 이메일 인증

1. https://myaccount.google.com/security 에 접속하여 2단계 인증 활성화
2. 앱 비밀번호를 생성하여 SMTP 인증용 비밀번호 발급
3. application.properties에 spring.mail.username, spring.mail.password 수정

5. Gradle 빌드

• 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 실행합니다.

./gradlew build

6. Spring Boot 애플리케이션 실행

• 다음 명령어로 애플리케이션을 실행합니다.

./gradlew bootRun

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AI 서비스 (posterplot_ai.py) 실행

posterplot_ai.py는 Flask 기반 AI 생성기 서버로, BLIP 및 Mistral 모델을 사용합니다.

1. Python 환경 준비

• Python 3.x 권장

• 가상환경(venv) 생성 및 활성화 (권장)

  python -m venv venv
  source venv/bin/activate  # Linux/macOS
  venv\Scripts\activate     # Windows

2. 필수 라이브러리 설치

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install transformers pillow requests flask flask-cors mtranslate python-dotenv

3. HuggingFace API 키 발급

https://huggingface.co/ 접속 후 Access Token Read 로 발급

.env 폴더 속 HF_TOKEN 키 값 수정

4. AI 서버 실행

python posterplot_ai.py