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Task 2: 애플리케이션 보완

이전 활동에서 Amazon Q를 활용하여 이미지 갤러리 웹 애플리케이션의 기본 골격을 구성했습니다. 이번 활동에서는 한 단계 더 나아가, Amazon Q의 @workspace 컨텍스트 인덱싱 기능을 활용하여 프로젝트 전체 코드를 이해하고 새로운 기능을 추가하는 방법을 실습합니다. Amazon Nova Canvas 모델이 제공하는 다양한 옵션을 탐색하고, 이 중 일부를 실제 애플리케이션에 적용하는 과정을 통해 AI와 협력하여 소프트웨어를 점진적으로 발전시키는 경험을 해볼 것입니다.

Act 1: 인덱싱 활성화

Amazon Q 요청에 Context @workspace를 포함하면, 작업 영역 내 코드 중 가장 관련성이 높은 청크를 자동으로 컨텍스트에 추가할 수 있습니다.
Amazon Q Developer는 주기적으로 업데이트되는 인덱스를 기반으로 이러한 관련성을 판단합니다.

작업 영역 컨텍스트를 통해 Amazon Q는 파일 검색, 코드 간 의존 관계 파악, 열리지 않은 파일을 포함한 다중 파일 활용 등 향상된 기능을 제공합니다.

  1. [Extensions] -> [Amazon Q] -> [Manage] -> [Settings] 을 눌러 Amazon Q 설정을 확인합니다.

    index1

  2. @workspace Context 사용이 가능하도록 Index를 활성화합니다.

    index2

  3. 채팅에 /clear 명령어를 사용하거나, 상단 탭에서 "+" 버튼을 눌러, 새로운 채팅을 활성화합니다.

    clear

  4. @Pin Context를 누르고 @workspace를 선택하여 Amazon Q에 요청 시 항상 작업 영역을 참고하도록합니다.

    index3

Act 2: 이미지 생성 시 옵션 추가

아마 지금까지의 활동을 따라와서 애플리케이션을 만들었다면, 이미지 생성 시 프롬프트 입력 칸 하나만으로 이미지를 생성하게 됩니다.
이 활동에서 이미지 생성 시 프롬프트 뿐만 아니라 다른 옵션도 추가하여 이미지를 생성할 수 있도록 기능을 추가해볼 것입니다.

  1. 아래 내용으로 Amazon Q에 질문하여 이미지 생성 기능에 대한 확장 방안을 확인합니다.

    현재 애플리케이션은 단일 입력 프롬프트를 Amazon Nova Canvas에 전달하여 이미지를 생성합니다.
공식 문서를 참고해 Amazon Nova Canvas의 요청 구조(request syntax)를 분석하고, 이 애플리케이션을 확장할 수 있는 방안을 제안하세요. (코드 및 파일 생성 X)

    complement1

    생성된 응답 예시:

    # Amazon Nova Canvas 요청 구조 분석 및 확장 방안
현재 애플리케이션의 요청 구조
현재 애플리케이션은 가장 기본적인 TEXT_IMAGE 태스크만 사용하고 있습니다:

Amazon Nova Canvas 완전한 요청 구조
공식 문서 분석 결과, Nova Canvas는 다음과 같은 다양한 기능을 지원합니다:

1. 지원되는 태스크 타입
- TEXT_IMAGE: 텍스트 프롬프트로 이미지 생성
- COLOR_GUIDED_GENERATION: 색상 팔레트 기반 생성
- IMAGE_VARIATION: 기존 이미지의 변형 생성
- INPAINTING: 이미지 일부 영역 수정
- OUTPAINTING: 이미지 배경 확장
- BACKGROUND_REMOVAL: 배경 제거
- VIRTUAL_TRY_ON: 가상 착용 (의류/액세서리)

2. 고급 파라미터들
- cfgScale: 프롬프트 준수 강도 (1.0-20.0)
- negativeText: 제외할 요소 지정
- style: 8가지 사전 정의된 스타일
- seed: 재현 가능한 결과를 위한 시드값
- numberOfImages: 한 번에 생성할 이미지 수 (최대 4개)
- 해상도: 320-4096px, 최대 4.19M 픽셀

3. 시각적 스타일 옵션
- 3D_ANIMATED_FAMILY_FILM
- DESIGN_SKETCH
- FLAT_VECTOR_ILLUSTRATION
- GRAPHIC_NOVEL_ILLUSTRATION
- MAXIMALISM
- MIDCENTURY_RETRO
- PHOTOREALISM
- SOFT_DIGITAL_PAINTING

애플리케이션 확장 방안
1단계: 기본 파라미터 확장
- 스타일 선택기: 드롭다운으로 8가지 사전 정의 스타일 제공
- 네거티브 프롬프트: 제외할 요소 입력 필드 추가
- CFG Scale 슬라이더: 창의성 vs 정확성 조절
- 해상도 선택: 다양한 해상도 옵션 (512x512, 1024x1024, 1024x768 등)
- 이미지 수량: 한 번에 생성할 이미지 개수 선택

2단계: 이미지 편집 기능
- 이미지 업로드: 기존 이미지 기반 작업을 위한 파일 업로더
- 이미지 변형: 업로드된 이미지의 스타일 변경
- 배경 제거: 자동 배경 제거 기능
- 인페인팅: 이미지 일부 영역 수정 (마스크 프롬프트 사용)

3단계: 고급 기능
- 색상 가이드: 헥스 색상 코드로 색상 팔레트 지정
- 가상 착용: 의류/액세서리 시뮬레이션
- 배치 생성: 여러 프롬프트 동시 처리
- 시드 관리: 마음에 드는 결과 재생성을 위한 시드 저장

4단계: 사용자 경험 개선
- 프리셋 관리: 자주 사용하는 설정 조합 저장
- 프롬프트 히스토리: 이전 프롬프트 재사용
- 이미지 비교: 다른 설정으로 생성된 결과 비교
- 메타데이터 표시: 생성 파라미터 정보 표시

5단계: 워크플로우 통합
- 이미지 체인: 생성된 이미지를 다음 작업의 입력으로 사용
- 템플릿 시스템: 특정 용도별 프롬프트 템플릿
- 자동 태깅: 생성된 이미지의 자동 분류 및 태깅

우선순위 추천
- 즉시 구현 가능: 스타일 선택, 네거티브 프롬프트, CFG Scale
- 단기 목표: 해상도 선택, 이미지 수량, 배경 제거
- 중기 목표: 이미지 업로드 및 변형, 인페인팅
- 장기 목표: 가상 착용, 색상 가이드, 고급 워크플로우
- 이러한 확장을 통해 단순한 텍스트-이미지 생성기에서 종합적인 AI 이미지 편집 플랫폼으로 발전시킬 수 있습니다.

  2. 생성된 응답을 기반으로, 아래와 같이 Amazon Q에 요청하여 사전 정의된 스타일 선택 기능과 네거티브 프롬프트 입력 기능을 구현합니다.

    현재 구성된 이미지 생성 애플리케이션에 사전 정의된 스타일 선택 기능과 네거티브 프롬프트 입력 기능을 추가하세요.
변경된 내용은 `docs/changelog.md` 파일을 생성하여 기록하세요.

    complement2

  3. Amazon Q가 구현을 마치면 터미널에서 서버를 재부팅합니다. ( Ctrl + C -> uv run main.py)

  4. 애플리케이션에서 새로 구현된 기능을 확인하고 정상 동작하는지 확인합니다.

    complement3

    complement4