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AI는 패션 산업의 보조 도구가 아니라 브랜드의 창의적 파트너로 진화하고 있다. 《AI 패션 에이전트》는 RAG·LoRA·ComfyUI를 결합한 브랜드 맞춤형 AI 파이프라인 구축법을 실무 중심으로 안내한다. 디자이너의 역할을 반복 작업에서 창의적 디렉션으로 확장하는 새로운 패션 전략을 제시한다.
AI 에이전트를 활용하면 기존에 분산되어 있던 AI 시스템들을 하나의 통합된 워크플로로 연결할 수 있게 된다. 실제로 LLM이 콘셉트 아이디어를 생성하면, 이를 바탕으로 이미지 생성 API가 시각적 자료를 만들고, 최종적으로 다시 LLM을 호출해 시장 분석과 상업적 타당성을 검토하는 일련의 과정을 하나의 시스템 내에서 진행할 수 있다.
-01_“생성형 AI와 패션 디자인” 중에서
LLM은 입력된 텍스트를 분석한 뒤, 학습 데이터 세트의 통계적 패턴을 기반으로 다음에 이어질 단어를 예측한다. 예를 들어 ‘이번 시즌 컬러 트렌드는’이라는 문장이 입력되면, LLM은 학습 과정에서 구축된 언어적 패턴에 따라 ‘핑크’, ‘모카 무스’, ‘라벤더’와 같은 단어가 이어질 확률 분포를 계산한다.
-03_“LLM 기반의 패션 기획” 중에서
LoRA는 이런 조각과 지시를 가볍게 덧입혀 능력을 확장하는 방법이다. 대부분의 경우 LoRA는 UNet에 적용되어 시각적 어휘를 추가·보강한다. 특정 브랜드로 학습하면 그 브랜드 특유의 실루엣 조각, 디테일 조각(예: 피크드 라펠의 각도, 벨트 스티치 게이지), 팔레트 운용법 같은 조각이 새로 생기거나 선명해진다.
-06_“LoRA를 통한 브랜드 스타일 학습
AI와 민주주의?
” 중에서
LoRA 테스트, 프롬프트 실험, RAG의 지식 베이스 업데이트를 별도 프로그램 없이 통합 인터페이스에서 해결할 수 있다. 새로운 트렌드 리포트를 받았을 때를 예로 들면, “트렌드 자료 추가” 영역에 파일을 드래그 앤 드롭하면 텍스트 추출부터 벡터 데이터베이스 저장까지 자동으로 처리된다.
-09_“디자이너를 위한 맞춤형 앱 배포” 중에서
