AI 코디 생성기: 뭘 해주고 어떻게 볼까

AI 코디 생성기는 옷 한 벌의 사진, 오늘 하루에 대한 설명, 옷장 사진처럼 여러분이 건넨 것을 받아서 완성된 룩을 돌려줘요. 서로 어울리는 상의, 하의, 신발, 겉옷까지 한 번에요. 아이디어를 얻는 빠른 방법이에요. 다만 핏은 판단하지 못하고, 말해 주지 않으면 여러분의 생활도 몰라요. 이 점만 기억하면 "입을 게 없어" 하는 고민을 몇 분 안에 끝낼 수 있어요.

AI 코디 생성기는 실제로 뭘 할까요?

대부분의 도구는 세 가지 일 중 하나 이상을 해요. 첫째는 제안이에요. 상황, 색, 옷 한 벌을 설명하면 조합을 추천해 줘요. 둘째는 보여 주기예요. 모델이나 내 사진 위에 룩을 그려 줘요. 셋째는 기억이에요. 내 옷을 디지털 옷장에 저장해서, 정말 가지고 있는 옷으로 추천해 줘요.

보여 주는 부분은 가상 피팅 연구에서 왔어요. VITON-HD 논문은 고전적인 방식을 설명해요. 먼저 몸의 지도를 만들고, 옷을 대략 맞춘 다음, 질감이 선명하게 남도록 생성 모델로 둘을 합쳐요. 같은 논문은 초기 시스템의 해상도가 낮았고, 이미지가 커질수록 옷과 몸이 어긋난 부분이 더 눈에 띈다고 말해요. 요즘 도구는 패션용으로 만든 이미지 모델을 써서, 옷을 붙이는 대신 내 몸 위에 그려 넣어요.

사진 쪽을 더 알고 싶다면 AI 옷 갈아입히기 가이드에서 피팅이 사진을 어떻게 읽고 어디서 틀리는지 볼 수 있어요.

어떤 도구가 있고, 디지털 옷장 앱은 뭐가 다를까요?

같은 이름 아래 세 종류의 서비스가 있어요. 쇼핑몰 피팅은 쇼핑몰과 검색 안에 들어 있어요. 예를 들어 구글은 검색에서 상품 옆에 "입어보기" 아이콘을 보여 주고, 내가 올린 전신 사진에 그 옷을 입혀 줘요. 패션용으로 만든 모델이 체형마다 옷감이 어떻게 접히고, 늘어나고, 떨어지는지 고려하려고 해요.

구글의 Doppl 앱 같은 실험 서비스는 친구, 쇼핑몰, SNS에서 본 코디 사진을 올리면 디지털 버전의 내 모습에 입혀서 보여 줘요. 구글도 Doppl을 초기 실험이라고 부르며 "항상 정확하지는 않을 수 있다"고 말해요.

디지털 옷장 앱과 AI 스타일리스트는 쇼핑몰이 아니라 내 옷장에서 시작해요. 가진 옷을 찍거나 불러오면 앱이 그 옷으로 룩을 짜고, 날씨와 일정까지 생각하기도 해요. 가장 큰 차이는 출발점이에요. 쇼핑몰 피팅은 뭘 살지 정하게 도와주고, 옷장 기반 생성기는 이미 가진 옷을 입게 도와줘요.

내 옷장으로 코디 생성기를 어떻게 쓸까요?

결과의 질은 넣은 것에 달려 있어요. 간단한 루틴이면 충분해요.

• 자주 입는 옷부터 넣으세요. 잘 찍은 열다섯 벌이 흐릿한 백 벌보다 나아요. 옷을 평평하게 펴거나 무지 벽에 걸고, 낮의 자연광에서 찍어요.
• 어디 가는지 말하세요. "따뜻한 식당에서 저녁, 돌아올 땐 쌀쌀한 산책"이라고 하면 "예쁜 거"라고 할 때보다 훨씬 많은 정보를 줄 수 있어요.
• 싫은 것도 말하세요. 하이힐을 안 신거나 꽉 끼는 소매가 싫다면 알려 주세요. 좋은 도구는 기억해요.
• 답 하나가 아니라 여러 안을 요청하세요. 룩을 세 개 받고, 한 번에 한 가지씩만 바꿔서 뭐가 달라지는지 보세요.
• 아이디어와 오늘 하루를 합치세요. 빨리 정해야 한다면 오늘 뭐 입지 1분 결정법과 같이 쓰기 좋아요. 체감 온도를 먼저 고르고, 옷은 도구에 맡기세요.

결과는 이미 옷장에 걸려 있던 옷으로 만든, 한 번도 안 해 본 조합인 경우가 많아요.

AI 코디 생성기가 잘 못하는 것은?

핏이 약해요. 구글의 피팅 설명은 옷감과 드레이프를 이야기하지만, 어떤 도구도 허리선이 어떻게 앉는지, 소매가 충분히 긴지는 느끼지 못하고, 구글은 사이즈 정확도에 대해 아무 말도 하지 않아요. Doppl 발표는 더 직접적이에요. 핏, 외형, 옷의 디테일이 항상 정확하지는 않을 수 있다는 거예요. 이미지는 "이 스타일과 색이 나한테 어울릴까?"에 대한 답으로 보고, "M 사이즈가 맞을까?"에 대한 답으로는 보지 마세요.

말해 주지 않으면 여러분의 문화, 드레스 코드, 직장도 몰라요. 전시 오프닝에 어울리는 룩이 보수적인 사무실에서는 틀릴 수 있는데, 생성기는 알려 주지 않아요. 또 너무 매끈할 수도 있어요. 부드럽고 돋보이게 만든 이미지는 주름, 어긋난 기장, 한 시간 뒤면 아파 오는 신발을 숨겨요.

결과는 어떻게 평가할까요?

룩을 믿기 전에 네 가지를 물어보세요.

1. 이미지 속이 아니라 평범한 날에도 입을까요? 버스 정류장까지 걷는 모습이 안 그려지면 환상이에요.
2. 모든 옷이 내가 가졌거나 쉽게 구할 수 있는 옷인가요? 없는 옷 한 벌에 기대는 룩은 쇼핑 목록이 변장한 거예요.
3. 날씨와 장소에 맞나요? 체감 온도와 밖에 있을 시간을 확인해요.
4. 입었을 때 나다운가요? 가장 중요한 테스트예요. 좋은 코디는 다른 사람이 아니라 컨디션 좋은 날의 나처럼 보여야 해요.

세 가지가 "예"라면, 한 번은 실제로 입고 거울 앞에서 최종 결정을 해요.

Freya는 어디에 있을까요?

Freya는 개인 스타일리스트처럼 일하는 iPhone, Android 앱이에요. 어디 가는지 말하거나, 가진 옷을 보내거나, 좋아하는 룩을 공유하면 Freya가 코디를 짜서 여러분 모습으로, 원하면 모델 모습으로 보여 줘요. 센스 좋은 친구에게 말하듯 이야기해도 돼요. 첫 결과가 마음에 안 들면 바꿀 점을 말해 주세요. 좋아하는 것과 절대 안 입는 것을 배우고, 마음에 든 룩은 옷장에 저장해 줘요. 다운로드는 무료예요.

사진과 동의에 대한 메모

코디 생성기는 나 자신, 또는 분명히 동의한 사람에게만 쓰세요. 다른 사람의 사진을 허락 없이 쓰거나, 몸을 바꾸거나 옷을 지우는 데 쓰면 안 돼요. 좋은 도구는 사진을 비공개로 보관하고 삭제할 수 있게 해요. 조심해서 쓰면 AI 코디 생성기는 조용한 도우미예요. 1분 만에 아이디어를 주고, 무엇을 입을지는 여러분이 정해요.

출처

• Google: You can now virtually try on clothes and shoes with this new AI shopping feature
• Google Labs: Doppl, a virtual try-on experiment
• VITON-HD: High-Resolution Virtual Try-On via Misalignment-Aware Normalization