AI 에이전트와 패션

패션 디자이너를 위한 AI 에이전트

01 생성형 AI와 패션 디자인
02 패션 데이터의 구축
03 LLM 기반의 패션 기획
04 RAG와 데이터베이스
05 이미지 생성 모델과 프롬프트 엔지니어링
06 LoRA를 통한 브랜드 스타일 학습
07 ComfyUI를 활용한 고급 시각화
08 기획과 시각화의 워크플로 자동화
09 디자이너를 위한 맞춤형 앱 배포
10 AI 에이전트의 지속적인 운영과 관리

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