AI 생성 인플루언서는 지난해 큰 화제였습니다. 그들의 회사는 실제 사람처럼 보이는 AI 인스타그램 모델을 출시하고 그들의 '삶'을 인스타그램에 게시합니다. 그리고 이 사람들은 절대 실제로 존재하지 않지만 - 아니, 존재하긴 하지만 실제 여성이 아니라 다양한 AI 모델을 제어하는 남성 프롬프트 엔지니어일 가능성이 더 높습니다. 그리고 일부는 명백히 가짜이자 AI 생성이지만 여전히 트위터에서 2만, 8만, 심지어 10만 명 이상의 팔로워를 확보하고 있으며 어떤 형태의 수익을 창출하고 있습니다.

그래서 사람들이 왜 실제로 존재하지 않는 사람을 팔로우하고 싶어 하는지 이해할 수 없지만, 그들은 분명 그것을 요구하고 있습니다. 이러한 AI 모델에 대한 실제 비즈니스 가치나 사용 사례가 무엇일지 생각해 보았습니다. 그리고 최근 중국에서 온라인으로 옷을 판매하는 작은 사업을 운영하고 있는 장인 형님이 저에게 '하루에 20-30개의 다양한 소셜 게시물을 만들어 줄 수 있나요?'라고 물었습니다.

처음에는 이게 왜 필요한지 이해할 수 없었습니다. 그런데 그 이유는 중국에서 온라인으로 물건을 구매하는 사람들은 레드북과 같은 소셜 미디어 플랫폼에 가서 비슷한 제품을 구매한 다른 사람들의 리뷰와 사진을 찾기 때문이라고 합니다. 그래서 그가 판매하는 옷을 검색하면 고객들이 이 제품이 좋을 것이라는 확신을 가질 수 있습니다.

그의 훌륭한 전략이 실제로 효과가 있을지는 모르겠지만, 개인적으로 AI 생성 소셜 미디어 게시물에 대해서는 좋지 않은 생각을 가지고 있습니다. 하지만 패션과 의류에 AI 기반 모델이 매우 유용할 것이라고 생각합니다. 고객들이 옷이 어떻게 보일지 훨씬 더 잘 시각화할 수 있게 해주고, 이커머스 사이트에서 다양한 고객 유형을 위한 제품 이미지를 대량으로 생성할 수 있습니다.

그래서 최근 며칠 동안 이미지 생성과 얼굴, 옷, 자세, 환경 등을 조합하여 패션 브랜드를 위한 인기 있는 소셜 미디어 게시물을 만들 수 있는 에이전트를 구축하고 있습니다. 그리고 이미지 생성이 정말 재미있기 때문에 여러분에게 어떻게 하는지 보여드리겠습니다.

AI 기반 패션 가상 착용은 이커머스 기업과 고객 모두에게 상당한 가치를 제공할 수 있습니다:

1. 향상된 고객 경험: 고객이 가상으로 옷을 착용해볼 수 있게 함으로써 실제로 어떻게 보일지 더 잘 시각화할 수 있습니다. 이는 쇼핑 경험을 개선하고 부적합한 핏이나 외관으로 인한 반품 가능성을 줄일 수 있습니다.

2. 전환율 증가: 고객이 자신이 입은 모습을 볼 수 있으면 구매할 가능성이 더 높습니다. 이는 전환율 향상과 매출 증대로 이어질 수 있습니다.

3. 반품 감소: 가상 착용을 통해 고객은 자신에게 맞지 않는 제품을 주문할 가능성이 낮아집니다. 이는 비용이 많이 드는 반품을 줄일 수 있어 기업의 수익성 향상에 도움이 됩니다.

4. 효율적인 제품 프레젠테이션: 다양한 모델, 포즈, 환경을 가진 제품 이미지를 생성하는 것은 시간 소모적이고 비용이 많이 듭니다. AI 기반 패션 가상 착용은 이 과정을 자동화하여 기업이 더 효율적으로 다양한 제품 카탈로그를 만들 수 있게 해줍니다.

5. 개인화된 추천: 고객의 가상 착용 경험에서 수집된 데이터를 활용하여 개인화된 제품 추천을 제공함으로써 쇼핑 경험을 더욱 향상시키고 추가 매출을 창출할 수 있습니다.

6. 확장된 제품 라인업: AI 기반 패션 가상 착용을 통해 기업은 실제 제품 샘플이나 전문 촬영에 의존할 필요 없이 더 다양한 제품을 제공할 수 있습니다.

종합적으로, AI 기반 패션 가상 착용 기술의 도입은 이커머스 기업에 상당한 경쟁력을 제공할 수 있습니다. 고객 경험을 개선하고 매출을 늘리며 운영 비용을 절감할 수 있습니다.

개요

이 섹션에서는 Stable Diffusion, Confiy AI, Anthropic의 Autogon과 같은 도구를 사용하여 유연하고 강력한 AI 이미지 생성 파이프라인을 구축하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음과 같은 핵심 부분을 다룰 것입니다:

1. 확산 모델 이해하기: 확산 모델의 기본 원리와 텍스트 프롬프트에서 고품질 이미지를 생성하는 방법을 살펴보겠습니다.

2. Confiy AI 활용하기: Confiy AI라는 오픈소스 프로젝트를 사용하여 IP Adapters와 Control Net과 같은 다양한 모델 및 기술을 통합할 수 있는 맞춤형 이미지 생성 워크플로를 만들어보겠습니다.

3. Replicate에 배포하기: Confiy AI 워크플로를 Replicate라는 호스팅 플랫폼에 배포하여 확장 가능한 API 서비스로 만드는 방법을 배우겠습니다.

4. 다중 에이전트 시스템 구축하기: 마지막으로 Anthropic의 Autogon 프레임워크를 사용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하고, 이를 통해 이미지를 생성, 검토, 향상시키는 방법을 알아보겠습니다.

이 섹션을 마치면 소셜 미디어 콘텐츠 생성, 이커머스 제품 시각화 등 다양한 응용 분야에 활용할 수 있는 유연하고 강력한 AI 이미지 생성 파이프라인을 구축할 수 있게 될 것입니다.

확산 모델 이해하기

확산 모델은 텍스트 프롬프트에서 고품질 이미지를 생성할 수 있는 일종의 생성 AI 모델입니다. 확산 모델의 핵심 아이디어는 무작위 노이즈 이미지에서 시작하여 단계적으로 '디노이징'하는 것입니다.

이 과정은 다음과 같이 진행됩니다:

1. 노이즈 주입: 모델은 무작위 노이즈 이미지에서 시작하여 점점 더 많은 노이즈를 추가하면서 점진적으로 더 노이즈가 많은 이미지 시퀀스를 생성합니다.
2. 디노이징: 모델은 그 다음 이 과정을 역순으로 수행하여, 노이즈가 많은 이미지에서 점진적으로 노이즈를 제거하면서 원래 이미지를 복원합니다.

이 반복적인 디노이징 프로세스를 통해 모델은 텍스트 프롬프트와 해당 이미지 간의 기본 패턴과 관계를 학습할 수 있으며, 이를 바탕으로 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다.

Confiy AI 활용하기

Confiy AI는 맞춤형 이미지 생성 파이프라인을 구축할 수 있는 유연하고 강력한 프레임워크를 제공하는 오픈소스 프로젝트입니다. Stable Diffusion, IP Adapters, Control Net 등 다양한 모델과 기술을 통합할 수 있어 특정 요구사항에 맞는 솔루션을 만들 수 있습니다.

이 섹션에서는 맞춤 얼굴, 의복, 환경을 가진 이미지를 생성할 수 있는 Confiy AI 워크플로를 설정하는 과정을 살펴보겠습니다. 다음과 같은 단계를 다룰 것입니다:

1. Confiy AI 설치 및 구성: 필요한 종속성을 설치하고 필요한 모델을 다운로드합니다.
2. IP Adapters 통합: IP Adapters를 사용하여 맞춤 얼굴과 의복 요소를 생성된 이미지에 원활하게 통합하는 방법을 배웁니다.
3. Control Net 활용: Control Net을 사용하여 특정 포즈나 환경과 같은 추가적인 제어 기능을 이미지에 적용하는 방법을 탐구합니다.
4. 워크플로 최적화: 원하는 이미지 품질과 일관성을 달성하도록 워크플로를 미세 조정합니다.

Replicate에 배포하기

Confiy AI에서 맞춤 이미지 생성 파이프라인을 구축했다면, 이를 Replicate라는 호스팅 플랫폼에 배포하는 방법을 배우겠습니다. 이를 통해 확장 가능한 API 서비스로 실행할 수 있습니다.

이 과정에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다:

1. Confiy AI 워크플로 내보내기: Replicate와 쉽게 통합할 수 있는 형식으로 워크플로를 내보냅니다.
2. Replicate에 맞게 워크플로 수정: Replicate의 요구사항에 맞도록 워크플로를 조정합니다.
3. Replicate에 배포: 워크플로를 Replicate에 업로드하고 API 엔드포인트를 테스트합니다.

Replicate에 이미지 생성 파이프라인을 배포함으로써 다른 사용자들이 접근할 수 있게 하거나 다양한 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이를 통해 확장 가능하고 효율적인 이미지 생성이 가능해집니다.

다중 에이전트 시스템 구축하기

마지막으로 Anthropic의 Autogon 프레임워크를 사용하여 더 복잡하고 반복적인 이미지 생성 프로세스를 위한 다중 에이전트 시스템을 구축할 것입니다. 이 시스템에는 다음과 같은 에이전트가 포함됩니다:

1. 이미지 생성기: 제공된 텍스트 프롬프트와 참조 이미지를 기반으로 초기 이미지를 생성하는 역할을 합니다.
2. 이미지 검토기: 생성된 이미지를 평가하고 이미지 생성기에게 피드백을 제공하여 개선 사항을 제안합니다.