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Tracefinity – AI 지원 Gridfinity 수납 빈 설계

기능 – 종이 위에 도구를 펼쳐 놓고 사진을 찍어 Tracefinity에 업로드하면 AI 모델이 각 도구의 실루엣을 자동으로 추출합니다. 해당 실루엣은 편집 가능한 벡터 모양이 되어 사용자 정의 Gridfinity 호환 빈에 배치하고 3D 프린팅용 STL/3MF로 내보낼 수 있습니다.

중요성 – 도구 정리함을 수동으로 설계하는 것은 지루합니다. Tracefinity는 온디바이스 또는 클라우드 기반 비전 모델을 통해 수동 추적 단계를 제거하여 메이커가 실제 도구에 정확히 맞는 인쇄 가능한 수납함을 빠르게 생성할 수 있게 합니다.

주요 기능(README 설명 기준)

AI 기반 추적 – 로컬 유의성 모델(IS‑Net, BiRefNet‑Lite, InSPyReNet) 또는 Google Gemini가 사진에서 흑백 마스크를 생성합니다.
종이 모서리 보정 – 종이 가장자리(U2‑Net)를 감지하여 도구가 넘쳐도 이미지를 올바르게 스케일링합니다.
도구 라이브러리 – 추적된 도구를 저장하여 여러 프로젝트에서 재사용할 수 있습니다.
빈 빌더 – 도구를 Gridfinity 레이아웃에 드래그 앤 드롭하고 자동 스냅, 컷아웃 여유, 모따기 및 선택적 손가락 구멍 컷아웃을 지원합니다.
내보내기 옵션 – STL, 3MF(다중 색상), SVG 및 실시간 three.js 미리보기.
자동 이름 지정 – 선택적 Ollama 또는 OpenRouter 비전 모델이 도구 이름을 제안할 수 있습니다.
인증 및 다중 사용자 – 기본 로그인, 2FA, 프록시 또는 공개 모드, 모두 환경 변수로 구성 가능.
단일 컨테이너 Docker – 프론트엔드와 백엔드가 함께 실행됩니다. Docker‑Compose 또는 Kubernetes용 Helm 차트로도 사용 가능.
리소스 인식 – ARM 기기(Raspberry Pi) 및 선택적 CUDA 가속을 지원하여 추론 속도를 높입니다.

빠른 시작(Docker)

# 내장 CPU 모델로 실행(API 키 불필요)
docker run -p 3000:3000 -v ./data:/app/storage ghcr.io/tracefinity/tracefinity

# 또는 Google Gemini 사용(키를 교체)
# docker run -e GOOGLE_API_KEY=your-key …

http://localhost:3000을 열고 첫 실행 시 관리자 계정을 만드세요.

추적 작동 방식

도구를 A4/Letter/A3/Tabloid 용지에 놓습니다(도구가 가장자리를 넘칠 수 있음).
정면 위에서 사진을 찍습니다.
업로드하고 감지된 네 모서리를 조정하여 스케일을 설정합니다.
선택한 추적기(로컬 모델 또는 Gemini)가 마스크를 반환합니다.
OpenCV 윤곽선 추출을 통해 마스크를 다각형으로 변환합니다.
도구를 편집, 레이블 지정 및 저장합니다.
도구를 빈 레이아웃으로 조립하고 3D 프린팅용으로 내보냅니다.

모델 옵션(환경 변수 `TRACERS`)

모델	속도(CPU)	메모리	품질
IS‑Net(기본값)	~0.8초	2GB	좋음 – 가장 빠르고 메모리 낮음
BiRefNet‑Lite	~3.6초	8GB	최고 – 반사 처리
InSPyReNet	~2.8초	6GB	좋음 – Apple Silicon 지원

GOOGLE_API_KEY를 설정하면 Gemini(기본값 gemini-3.1-flash-image-preview)로 전환됩니다. 원격 공급자(fal.ai, Replicate)도 FAL_KEY 또는 REPLICATE_API_TOKEN으로 지원됩니다.

설치 대안

Docker‑Compose – 볼륨 ./data:/app/storage 및 선택적 GOOGLE_API_KEY로 서비스를 정의합니다.
Helm 차트 – helm install tracefinity oci://ghcr.io/tracefinity/charts/tracefinity로 영구 스토리지 및 환경 값을 설정합니다.
소스에서 – Python 3.11+ 백엔드, Node 20+ 프론트엔드, pnpm으로 종속성 관리, make dev로 백엔드를 :8000, 프론트엔드를 :4001에서 실행합니다.

라이선스

MIT – 무료로 사용, 수정, 재배포할 수 있습니다.

결론 – Tracefinity는 각 부품을 손으로 그리지 않고 맞춤형 Gridfinity 빈을 원하는 메이커를 위한 실용적인 AI 기반 도구입니다. 필요한 비전 모델, 웹 UI 및 내보내기 파이프라인을 단일 Docker 이미지에 번들로 제공하여 노트북, Raspberry Pi 또는 Kubernetes 클러스터에서 쉽게 자체 호스팅할 수 있습니다.