[김혜경의 패션AI Digging]
패션AI, 어디까지 진화했나?
디렉터 기량과 결합해 경쟁력 갖춘 디자인 창출
DALL-E 2, 명령어 따라 다양한 컨셉과 원하는 디자인 가능
이미지 출처 : resleeve.aiⓓ
최근 AI 기술은 전례 없는 방식으로 패션 산업을 혁신하고 있다. 디지털 패턴 제작 솔루션을 통한 효율성 향상에서 예측가능한 데이터에 이르기까지 AI는 디자이너가 생각하는 디자인을 그 어느 때보다 빠르고 스마트하게 구현하도록 돕고 있다. 우리는 그 어떤 시점보다 더 빠른 속도로 변화하는 세상을 준비해야 한다.
시장조사 전문업체 STATISTA에 따르면, 글로벌 패션 인공지능 시장 규모는 2018년 2억 7,000만 달러(한화 약 3500억원)였으며, 2019년부터 2027년까지 연평균 36.9% 성장해 2027년에는 44억 달러(한화 약 5조 7000억원)에 달할 것으로 예상했다.
패션 디자이너가 새로운 기술과 AI 패션 디자인을 활용하는 방법에 대해 배워야 할 것은 여전히 많다. AI가 패션 디자인에 어떻게 사용되고 있는지 사례를 중심으로 살펴보고 AI의 도움을 받아 복잡하고 창의적인 디자인 영역에서 AI가 잘 활용을 기대해 본다.
# AI는 패션 디자인에서 어떻게 사용될까?
AI가 생성한 패션 컨셉은 기술이 계속 발전함에 따라 점점 보편화되고 있다. 예를 들어 런던패션대학(LCF)은 미래 디자이너들이 알고리즘을 사용하여 새로운 AI 패션 디자인을 꿈꿀 수 있도록 준비하는 과정을 제공함으로써 혁신적인 한 걸음을 내디뎠다.
런던패션대학은 새로운 AI 패션 디자인을 꿈꿀 수 있도록 디지털 기술을 교육하고 있다ⓓ 이미지 : LCF 홈페이지
구글은 이미 2016년에 인공지능 프로그램 ‘텐서플로우(TensorFlow)’를 활용해 독일 패션 e-커머스 잘란도(Zalando)와 협력해 머신러닝 기반의 색상, 질감 및 이미지와 같은 사용자 선호도와 스타일 선택에 따라 고유한 디자인을 생성하는 3D 패션 디자인 ‘프로젝트 뮤즈(Project Muse)’ 발표했다.
IBM은 2018년 인공지능 컴퓨터 왓슨과 의류 브랜드 Tommy Hilfiger의 협업을 추진했다. 타미힐피거 공장에서 15,000개의 제품 이미지, 60만개 홍보 및 10만개의 섬유 패턴을 활용한 모든 데이터를 수집해 ‘타미힐피거’의 색상, 실루엣 및 프린트에 대한 통찰력을 FIT 학생들에게 제공했고, FIT는 브랜드 DNA를 이해하며 새로운 디자인 개발에 성공했다.
Tommy Hilfiger의 AI 기술 자켓ⓓ 출처:managementofchangeai.home.blog
2019년에는 MIT 연구원 Pinar Yanardag와 Emily Salvador는 독특한 블랙 드레스를 디자인 할 수 있는 AI를 개발했다. 또한 빈티지 바느질 패턴 잡지에서 수천 개의 드레스 디자인에 대해 AI를 훈련시키고 새로운 드레스를 생성했다. Nvidia의 StyleGAN 도구로 구동해 재봉 패턴을 생성하도록 GAN을 훈련시키는 것이다
AI 디자인과 트렌드를 반영한 모피 컬렉션ⓓ 출처: lbd-ai.com
이와 같은 패션 디자인에서 AI 기술 활용은 국내에서도 시도되고 있다.
2019년 창립한 AI 디자인 기업 디자이노블은 Image&Text의 관계(matching 정도)를 파악하는 Metric Learning, Multimodal Embedding 등 핵심 기술을 이용해 사용자 니즈에 맞추어 콘텐츠를 생성하는 기술을 보유하고 있다. 멀티 모달 임베딩은 다양한 데이터 유형을 포함하는 관찰을 N차원 공간의 단일 지점에 매핑하는 것을 말한다.
예를 들어 텍스트와 이미지가 모두 포함된 뉴스 기사를 공간의 한 지점에 매핑한다. 생성모델(Generative model)은 주어진 학습 데이터를 학습하여 학습 데이터의 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성하는 모델이다.
이미지, 텍스의 멀티모달 임베딩 기술을 이용한 콘텐츠 생성 AI, 출처 : designovel.com ⓓ
LG는 인공지능 아티스트 틸다와 인간 디자이너의 협업을 통해 ‘금성의 꽃’ 이미지를 활용한 컬렉션을 제작, 뉴욕패션위크에서 화려한 데뷔를 시켰다.
# AI 활용 지수가 패션 기업의 경쟁력 좌우
초고도화되고 있는 패션 AI 디자인, resleeve.ai 크리에이터 : Nora Wells ⓓ
2023년 버전은 어떨까? 올해 세계적으로 화제가 되고있는 이미지 생성형 AI 기술들.
DALL·E는 OpenAI에서 개발한 인공지능 시스템으로, 자연어로 된 설명을 통해 실제같은 이미지와 예술 작품을 만들어낼 수 있다. DALL·E 2는 이전 버전보다 더욱 발전해 기존 이미지를 수정하거나 새로운 이미지를 만들어낼 수 있다. DALL·E 2는 기존 캔버스를 넘어 확장된 이미지를 만들어내며, 그림자, 반사 및 질감을 고려하여 요소를 추가하거나 제거할 수 있다. 아래는 필자가 AI 디자이너 DALL-E 2 에게 다양한 명령어를 주고 드로잉을 시켜 본 디자인이다. 명령어에 따라 다양한 컨셉의 자신이 원하는 디자인 아이디어를 얻을 수 있다.
김혜경 교수가 직접 DALL.E로 디자인한 패션 AI 디자인 ⓓ
Forbes는 AI 기술이 패션 산업을 여러 면에서 변화시키고 있고, 디자인, 제조 및 생산의 한계를 극복하기 위해 최신 기술을 채택한 디자이너와 브랜드는 빠르게 변화하는 패션마켓에서 1위를 차지할 것이라고 예측했다.
맥킨지 역시 생성형 AI가 크리에이티브 디렉터 기량과 생성 인공지능(AI)의 힘을 결합하여 새로운 디자인을 창조하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 보고했다.
변화하는 패션 산업에서 경쟁우위를 점유하기 위해서는 AI 기술의 채택은 필수이며, AI는 인간의 능력을 증강시킬 뿐 아니라 패션 기업의 머천다이징과 마케팅의 성공 요인들을 강화하고, 새로운 가치와 경쟁력을 창출하는 데 도움이 될 것이다.
패션 지식, 직관, 과거 데이터를 결합해 다가오는 패션 트렌드를 빠르게 예측해내는 AI가 ‘보조 디자이너’로 적극 활용되고 있다. AI를 도입한 패션 회사들은 기획 및 디자인 단계에서 작업 시간이 현저하게 줄어들 것이고, 더욱 정확한 예측을 통해 생산과 유통 주기 또한 단축해 전반적인 디자인 프로세스가 효율적으로 바뀔 것이다.
기계학습 기반 생성형 AI 창의 능력은 저장된 방대한 데이터에서 도출되기 때문에 AI가 참여한 모든 '창의 작업/디자인'은 저작권이나 소유권 문제에서 다툼의 여지가 분명하다. 그러나 AI는 앞으로 더 똑똑해질 것이며, AI 발전에 따른 효율적인 ‘활용’이 ‘악용’되지 않게 하는 것은 이제 우리의 몫이다. 법과 제도의 변화를 잘 파악해 AI를 똑똑하게 활용하는 능숙한 사용자가 되어야 할 것이다.
김혜경 패션AI연구소 보니스컴백 대표, bonnies2215@gmail.com
김혜경 대표는 ‘ZIOZIA’ 디자인실장을 거쳐 서울모드패션전문학교 부학장을 지냈으며, 패션과 IT기술의 융합과 패션 디지털 트랜스포메이션, 패션AI를 활용한 머천다이징과 증강현실 마케팅 등 패션산업 디지털 혁신에 주도적으로 참여하고 있다.
[김혜경의 패션AI Digging]
패션AI, 어디까지 진화했나?
이미지 출처 : resleeve.aiⓓ
최근 AI 기술은 전례 없는 방식으로 패션 산업을 혁신하고 있다. 디지털 패턴 제작 솔루션을 통한 효율성 향상에서 예측가능한 데이터에 이르기까지 AI는 디자이너가 생각하는 디자인을 그 어느 때보다 빠르고 스마트하게 구현하도록 돕고 있다. 우리는 그 어떤 시점보다 더 빠른 속도로 변화하는 세상을 준비해야 한다.
시장조사 전문업체 STATISTA에 따르면, 글로벌 패션 인공지능 시장 규모는 2018년 2억 7,000만 달러(한화 약 3500억원)였으며, 2019년부터 2027년까지 연평균 36.9% 성장해 2027년에는 44억 달러(한화 약 5조 7000억원)에 달할 것으로 예상했다.
패션 디자이너가 새로운 기술과 AI 패션 디자인을 활용하는 방법에 대해 배워야 할 것은 여전히 많다. AI가 패션 디자인에 어떻게 사용되고 있는지 사례를 중심으로 살펴보고 AI의 도움을 받아 복잡하고 창의적인 디자인 영역에서 AI가 잘 활용을 기대해 본다.
# AI는 패션 디자인에서 어떻게 사용될까?
AI가 생성한 패션 컨셉은 기술이 계속 발전함에 따라 점점 보편화되고 있다. 예를 들어 런던패션대학(LCF)은 미래 디자이너들이 알고리즘을 사용하여 새로운 AI 패션 디자인을 꿈꿀 수 있도록 준비하는 과정을 제공함으로써 혁신적인 한 걸음을 내디뎠다.
런던패션대학은 새로운 AI 패션 디자인을 꿈꿀 수 있도록 디지털 기술을 교육하고 있다ⓓ 이미지 : LCF 홈페이지
구글은 이미 2016년에 인공지능 프로그램 ‘텐서플로우(TensorFlow)’를 활용해 독일 패션 e-커머스 잘란도(Zalando)와 협력해 머신러닝 기반의 색상, 질감 및 이미지와 같은 사용자 선호도와 스타일 선택에 따라 고유한 디자인을 생성하는 3D 패션 디자인 ‘프로젝트 뮤즈(Project Muse)’ 발표했다.
IBM은 2018년 인공지능 컴퓨터 왓슨과 의류 브랜드 Tommy Hilfiger의 협업을 추진했다. 타미힐피거 공장에서 15,000개의 제품 이미지, 60만개 홍보 및 10만개의 섬유 패턴을 활용한 모든 데이터를 수집해 ‘타미힐피거’의 색상, 실루엣 및 프린트에 대한 통찰력을 FIT 학생들에게 제공했고, FIT는 브랜드 DNA를 이해하며 새로운 디자인 개발에 성공했다.
Tommy Hilfiger의 AI 기술 자켓ⓓ 출처:managementofchangeai.home.blog
2019년에는 MIT 연구원 Pinar Yanardag와 Emily Salvador는 독특한 블랙 드레스를 디자인 할 수 있는 AI를 개발했다. 또한 빈티지 바느질 패턴 잡지에서 수천 개의 드레스 디자인에 대해 AI를 훈련시키고 새로운 드레스를 생성했다. Nvidia의 StyleGAN 도구로 구동해 재봉 패턴을 생성하도록 GAN을 훈련시키는 것이다
AI 디자인과 트렌드를 반영한 모피 컬렉션ⓓ 출처: lbd-ai.com
이와 같은 패션 디자인에서 AI 기술 활용은 국내에서도 시도되고 있다.
2019년 창립한 AI 디자인 기업 디자이노블은 Image&Text의 관계(matching 정도)를 파악하는 Metric Learning, Multimodal Embedding 등 핵심 기술을 이용해 사용자 니즈에 맞추어 콘텐츠를 생성하는 기술을 보유하고 있다. 멀티 모달 임베딩은 다양한 데이터 유형을 포함하는 관찰을 N차원 공간의 단일 지점에 매핑하는 것을 말한다.
예를 들어 텍스트와 이미지가 모두 포함된 뉴스 기사를 공간의 한 지점에 매핑한다. 생성모델(Generative model)은 주어진 학습 데이터를 학습하여 학습 데이터의 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성하는 모델이다.
이미지, 텍스의 멀티모달 임베딩 기술을 이용한 콘텐츠 생성 AI, 출처 : designovel.com ⓓ
LG는 인공지능 아티스트 틸다와 인간 디자이너의 협업을 통해 ‘금성의 꽃’ 이미지를 활용한 컬렉션을 제작, 뉴욕패션위크에서 화려한 데뷔를 시켰다.
# AI 활용 지수가 패션 기업의 경쟁력 좌우
초고도화되고 있는 패션 AI 디자인, resleeve.ai 크리에이터 : Nora Wells ⓓ
2023년 버전은 어떨까? 올해 세계적으로 화제가 되고있는 이미지 생성형 AI 기술들.
DALL·E는 OpenAI에서 개발한 인공지능 시스템으로, 자연어로 된 설명을 통해 실제같은 이미지와 예술 작품을 만들어낼 수 있다. DALL·E 2는 이전 버전보다 더욱 발전해 기존 이미지를 수정하거나 새로운 이미지를 만들어낼 수 있다. DALL·E 2는 기존 캔버스를 넘어 확장된 이미지를 만들어내며, 그림자, 반사 및 질감을 고려하여 요소를 추가하거나 제거할 수 있다. 아래는 필자가 AI 디자이너 DALL-E 2 에게 다양한 명령어를 주고 드로잉을 시켜 본 디자인이다. 명령어에 따라 다양한 컨셉의 자신이 원하는 디자인 아이디어를 얻을 수 있다.
김혜경 교수가 직접 DALL.E로 디자인한 패션 AI 디자인 ⓓ
Forbes는 AI 기술이 패션 산업을 여러 면에서 변화시키고 있고, 디자인, 제조 및 생산의 한계를 극복하기 위해 최신 기술을 채택한 디자이너와 브랜드는 빠르게 변화하는 패션마켓에서 1위를 차지할 것이라고 예측했다.
맥킨지 역시 생성형 AI가 크리에이티브 디렉터 기량과 생성 인공지능(AI)의 힘을 결합하여 새로운 디자인을 창조하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 보고했다.
변화하는 패션 산업에서 경쟁우위를 점유하기 위해서는 AI 기술의 채택은 필수이며, AI는 인간의 능력을 증강시킬 뿐 아니라 패션 기업의 머천다이징과 마케팅의 성공 요인들을 강화하고, 새로운 가치와 경쟁력을 창출하는 데 도움이 될 것이다.
패션 지식, 직관, 과거 데이터를 결합해 다가오는 패션 트렌드를 빠르게 예측해내는 AI가 ‘보조 디자이너’로 적극 활용되고 있다. AI를 도입한 패션 회사들은 기획 및 디자인 단계에서 작업 시간이 현저하게 줄어들 것이고, 더욱 정확한 예측을 통해 생산과 유통 주기 또한 단축해 전반적인 디자인 프로세스가 효율적으로 바뀔 것이다.
기계학습 기반 생성형 AI 창의 능력은 저장된 방대한 데이터에서 도출되기 때문에 AI가 참여한 모든 '창의 작업/디자인'은 저작권이나 소유권 문제에서 다툼의 여지가 분명하다. 그러나 AI는 앞으로 더 똑똑해질 것이며, AI 발전에 따른 효율적인 ‘활용’이 ‘악용’되지 않게 하는 것은 이제 우리의 몫이다. 법과 제도의 변화를 잘 파악해 AI를 똑똑하게 활용하는 능숙한 사용자가 되어야 할 것이다.
김혜경 패션AI연구소 보니스컴백 대표, bonnies2215@gmail.com
김혜경 대표는 ‘ZIOZIA’ 디자인실장을 거쳐 서울모드패션전문학교 부학장을 지냈으며, 패션과 IT기술의 융합과 패션 디지털 트랜스포메이션, 패션AI를 활용한 머천다이징과 증강현실 마케팅 등 패션산업 디지털 혁신에 주도적으로 참여하고 있다.