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Systems텍스트 → 이미지중간 크레딧한

자율주행 인식 시스템 다이어그램

EV 충전구 인식을 위한 YOLO 기반 메인 + VLM 보조 분기 시스템 도식.

한국어·중국어 텍스트 렌더링 안내

현재 AI 이미지 모델은 빽빽한 CJK 텍스트 렌더링이 불안정합니다. '복사' 또는 '생성기에서 열기'를 누르면 텍스트 렌더링 가이드(짧은 라벨, 인용부호, 흔한 단어 우선)가 자동으로 덧붙습니다. 그래도 약 10% 문자 오류는 남을 수 있어요 — 출판용 도식은 AI 결과를 80% 초안으로 보고 핵심 라벨은 Figma / Illustrator 텍스트로 덮어쓰는 걸 권장합니다.

사용 시점

자율주행/모빌리티 R&D 발표, 컴퓨터 비전 시스템 아키텍처 설명.

프롬프트 본문

자율주행 인식 시스템의 확장 아키텍처를 그려라. 그림 안의 모든 텍스트는 한국어. 영어 단어 사용 금지(고유명사 약자만 허용).

전체 레이아웃: 좌에서 우로 흐르는 시스템 도식.

좌측: 입력 단계
- "차량 카메라" 아이콘
- "RGB 이미지" 라벨
- "IR(적외선) 이미지" 라벨

중앙: 두 개의 병렬 인식 분기

분기 1 (상단, 메인):
- 박스: "YOLO 기반 객체 검출"
- 라벨: "메인 인식 분기 - 빠른 추론, 학습된 클래스"
- 출력: "검출된 충전구 클래스 + 신뢰도"

분기 2 (하단, 보조):
- 박스: "비전-언어 모델(VLM) 분기"
- 라벨: "보조 분기 - 영점 학습 인식, 미학습 차량 모델 대응"
- 출력: "확장된 카테고리 인식 결과"

우측: 통합 출력
- 두 분기 결과를 합치는 "결과 통합기" 박스
- 최종 출력: "인식된 충전구 타입 + 위치 + 신뢰도"

추가 박스(우측 하단):
- "9종 이상 보호캡 분류" (Type 1, Type 2, Type 4, Type 6, Type 7, Type 9 시각 예시 작은 실루엣들)
- 카테고리: "테더드 캡 / 플립 캡 / 무캡"

스타일:
- 미니멀 엔지니어링 인포그래픽
- 색상: 회색 + 청록 강조
- 얇은 화살표, 라벨 박스
- 불필요한 장식 없음
- 글씨는 또렷하게, 오타 없도록

변형

클라우드 fallback 추가

우측 하단에 "클라우드 fallback" 박스를 추가하고, 메인 분기가 신뢰도 < 0.7일 때 클라우드 추론을 호출하는 분기점을 그려라.

작성 팁

  • 두 분기 병렬 + 통합기 구조는 보조-메인 시스템의 표준 도식.
  • 실루엣 예시(Type 1~9)는 분류기의 다양성을 한눈에 보여주는 강한 시각화.
  • "미니멀 엔지니어링 인포그래픽" 스타일을 명시하면 과한 장식이 사라진다.

자주 묻는 질문

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