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AI가 패션 산업에 미치는 영향을 다룬다. 패션 제조업은 디지털화와 연결성을 통해 생산 과정을 최적화하고, 고객 경험을 개선하며, 지속 가능성을 추구하고 있다. AI는 데이터 분석, 수요 예측, 맞춤형 추천 등에서 중요한 역할을 하며, 패션 업계의 창의성과 효율성을 촉진한다. AI와 패션의 융합이 산업의 미래를 재정의할 가능성을 탐구한다.
먼저, AI는 이미지 인식 알고리즘을 사용해 입력 이미지의 시각적 특징을 분석한다. 여기에는 실루엣과 스타일, 컬러, 소재, 카테고리 등의 객관적 속성을 중심으로 상세하게 시각적 요소를 인식하고 분류하는 것을 포함한다. 두 번째, AI는 입력한 이미지에서 추출한 고유한 특징을 다른 이미지와 비교할 수 있는 수치로 표현한다. 마지막 단계에서는 검색된 결과에 유사성 점수를 할당해 입력한 이미지와 얼마나 일치하는지 확인한다. 이렇게 하면 관련성에 따라 결과의 순위를 매길 수 있다.
－01_“AI와 패션 이미지 검색” 중에서
패션 산업에서 브랜드 차별화는 인간의 창의성과 기술에 기반한다. AI를 적절하게 사용하면 디자이너가 수동 작업에서 벗어나 더욱 창의적인 과정에 집중할 수 있다. 인간 디자이너의 역할을 훼손하지 않고, 적당한 단계에 최적의 기술이 채택될 수 있도록 전문가들의 신중하고 명확한 결정이 필요하다고 하겠다.
－03_“AI와 패션 디자인” 중에서
2023년 6월, 구글은 생성형 AI를 사용해 지도와 검색에서 쇼핑에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 업데이트할 것이라고 발표했다. 이 기술을 통해 소비자는 다양한 체형과 피부색을 가진, XXS에서 4XL 사이즈에 이르는 모델들이 내가 원하는 옷을 착용한 80가지 모습을 확인할 수 있다. 일련의 모델 착용 사진을 보는 게 결코 새롭거나 독특한 경험은 아니지만, 구글 AI 기술은 제품에 대한 더욱 세밀한 정보를 제공한다. 크기, 모양, 피부 톤, 인종이 다양한 모델들이 옷을 입었을 때 어떻게 접히고, 달라붙고, 늘어나고, 주름과 그림자를 형성하는지와 같은 미묘한 세부 사항까지 잡아내기 때문이다.
－06_“AI와 가상 피팅 서비스” 중에서
AI 패션모델 생성 도구는 창의성, 효율성, 포용성, 지속 가능성을 향상시켜 패션 모델링 산업을 변화시키고 있다. AI 패션모델이 인간 모델과 업계의 전통적인 측면을 완전히 대체할 가능성은 거의 없다. 두 모델의 강점을 결합한 하이브리드 접근 방식으로, 역동적이고 다양한 패션 환경으로 나아가야 할 때다. 즉, 혁신과 진정성의 균형을 맞추고 윤리적 문제를 해결하며, 업계가 크리에이터와 소비자 모두에게 이익이 되는 방식으로 협업하는 것이다.
－09_“AI 패션 위크와 패션모델” 중에서
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