AI와 패션

AI와 패션 산업의 환경 변화

01 AI와 패션 이미지 검색
02 AI와 패션 트렌드 예측
03 AI와 패션 디자인
04 AI와 패션 수요 예측 및 공급망 관리
05 AI와 패션 추천 시스템
06 AI와 가상 피팅 서비스
07 AI와 패션 챗봇 그리고 챗GPT
08 AI와 패션 마케팅
09 AI 패션 위크와 패션모델
10 AI와 양면성 그리고 지속 가능성

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