AI 디자이너가 만든 옷, 디자이너들에게 영감을 줘
GAN과 ART GAN을 통해 데이터 분석한 결과로 의상을 AI가 디자인해
다양한 요구 사항도 반영 가능…디테일은 사람 디자이너를 거쳐 완성
[편집자 주] 인공지능(AI), 로봇, 메타버스 등 새로운 용어들이 이제 낯설지 않다. 거의 매일 온오프라인 매체들을 통해서 접하고 있기 때문이다. 뿐만 아니라 우리 생활 곳곳에서 관련된 서비스나 기기를 심심찮게 보게 된다. 바야흐로 인공지능시대가 시작된 것이다.
알아듣기 어려운 기술 얘기는 살짝 옆으로 미뤄두고, 생활 속에서 마주칠 수 있는 AI 기기와 서비스를 체험을 통해 재미있게 만나보자. 모든 건 흥미로부터 시작하는 게 맞다. 스마트폰을 처음 샀을 때 두근거림과 반짝이는 눈빛은 인공지능시대에도 없어지지 않을 거니까 말이다.
AI 디자이너가 만든 옷은 뭔가 더 특별한 다를 게 있을까? 결론부터 말하자면 사실 별반 차이가 없었다. 일반 사람 디자이너가 만든 옷과 다르지 않았다. 더 촘촘히 데이터를 참고해서 따라갔다는 특징을 가지고 있었다는 점 말고는.
그렇다면 이렇게 AI가 하는 디자인이 왜 중요한걸까? 디자이노블의 신 대표는 이에 "디자이너들에게 영감을 주기 때문"이라는 답을 줬다.
예를 들어 어떤 디자인을 만들고 싶은지를 정할 때, "나는 티셔츠만 할거야", "코트만 하겠다" 하고 분야가 확실한 경우에는 "티셔츠에 프린트가 들어간 스타일로 하겠다" 등 구체적으로 원하는 스타일이 확실히 있는 경우에는 그에 맞는 준비가 가능하다.
반면, "나는 그냥 잘 팔리는 옷을 하고 싶다"에서 모호하게 시작할 경우, 솔루션은 상품조사, 트렌드를 분석해 내가 어떤 것을 할지 패션 텍스트 이미지로 검색이 가능하다. 검색시 나는 블랙, 올해는 가을 등 세부옵션도 설정이 가능하며, 트렌드도 판별해 분류할 수 있다.
여러 가지 신상품이 패션사이트에 업로드돼 원하는 디자인 컨셉을 정하고 여러 가지 단어나 이미지를 넣어 자기가 원하는 스타일을 도출할 수 있다.
검색 후, 트렌드나 분석이 필요할 경우 대시보드 프로그램으로 검색추이를 분석한다. 시장 추이와 소비자가 선호하는 이미지를 보여준다.
AI 디자이너가 하는 디자인은 크게 2가지로 나눌 수 있다. 이미지와 이미지를 융합해 패턴을 디자인하는 것과 기존의 이미지를 가지고 다른 무수한 의상을 디자인해 창작해내는 것이다.
GAN(Generative adversarial network,생성적 적대 신경망)이라고 불리는 AI 알고리즘에 이미지나 단어를 넣으면 AI가 학습한 이미지를 생성해 낸다. 블랙 원피스에 러플있는 디자인 등 이미지 크러스팅을 통해 원하는 이미지를 확인할 수 있다.
예를 들어 명품라인 스타일을 원하는 경우, '샤넬', '구찌' 등 어떤 브랜드에 더 가까운 옷일지 도표 형식으로 분석하는 것도 가능하다.
"미니멀한 티셔츠에 인쇄가 좋았으면 좋겠어요" 라고 요청할 경우에는 일반 시중에 있는 패턴이 아니라 내가 직접 원단을 고르고 싶다던지, 그림으로 디자인하고 싶다 등 이미지 트렌스터와 ART GAN으로 원하는 상품을 도출할 수 있게 도와준다.
ART GAN은 명화나 회화 등을 학습시켜 나오는 AI 기술이다. 사람 얼굴 형태라든지 전혀 다른 것을 생성해내기도 하지만 그렇게 나온 결과물을 가지고 디자이너의 손을 거치기도 하고, 옷의 패턴을 그대로 이용 또는 변화시켜 의류를 디자인할 수 있다. 이미지 느낌을 변화시키면서, 색연필로 그린 손그림을 수채화로 변환해 질감을 넣어주는 등 작업도 가능하다.
옷의 외형 패턴도 변화시킬 수 있다. 맨투맨 종류로 블랙&화이트를 ART GAN으로 돌렸더니, 꽃잎 모양 자수로 표현했다.
이에 원단을 덧붙이고, 질감적인 이미지를 추가해 ART GAN으로 디자인한 모양대로 인쇄했다.
"핑크나 화이트에 꽃무늬였음 좋겠다", "단추나 리본도 필요할 것 같아" 등 요청시 다양한 디자인이 나온다. 이 중 가장 마음에 드는 작업물을 골라 원하는 디테일들은 사람 디자이너들이 조금씩 수정해서 옷을 완성한다.
아래 그림은 "목이 좀 불편할 것 같아서 라운드로 가볼까?"하는 사람 디자이너의 아이디어를 넣어서 만든 결과물이다.
"가디건처럼 보이지 않게 밸트와 포켓을 넣어볼까?" 등 아이디어를 더해 기본적인 의류 형태는 AI가 잡아주고, 세부적인 디테일은 사람 디자이너가 판단해 마무리했다.
검색 기능으로 비슷한 자료들을 더 많이 볼 수 있게 하는 것도 가능하다. 실루엣 중 맘에 드는 것을 한번 더 골라 원단을 제작해 볼 수도 있다. 선택하면 샘플이 되고, 제작이 가능하다.
업체 관계자는 예전에 스타 치타가 강아지 색과 집에 있는 분위기를 담아 심플하게 이미지로 만들어서 가슴에 달아 붙인 예시를 들었다.
이와 같이 인플루언서들과 의류 제휴를 맺는 등 협업해서 의류를 만들어 판매하기도 한다. AI 디자이너 관련 기업 디자이노블 관계자는 그럴 경우 할 수 있는 솔루션이 많다고 제안했다.
디자이노블은 디자인을 혁신적인 방법으로 독창적으로 만들자는 뜻을 가지고 포항공대 연구실 선배 3명과 만든 회사였다.
AI가 디자인한다는 것은 결국 디자이너들이 영감을 받을시 텍스트로든 이미지로든 AI에게 넣었을때 "이건 어때?" 라고 알려줄 수 있게 디자인의 영감을 더 많이 얻을 수 있게 하는 걸 목표로 했다.
지금은 AI가 주는 영감에 대해 좋고, 나쁘다는 것도 데이터화시켜 알고리즘에서 확인해볼 수 있게 만들었다. 이 경우, "이건 괜찮은데" 혹은 "이 부분은 좀 추가하고 싶다" 할 경우, 그 부분만 추가할 수 있게 수정 가능하게 제작할 수 있다. 결론적으로 더 예쁘고, 독창적인 옷을 빠른 시간안에 AI 디자이너를 통해 개발할 수 있게 됐다.
또 다른 이유로는 해외에서 아마존이라던가 굉장히 큰 테크 자이언트들에서 이런 것을 하기 시작했다.
왜 기술 기업들이 저런 기술을 연구할까? 분명히 기회가 있겠다와 아시아와 유럽, 서양의 미국하고 스타일이라던가 디자인이 되게 다른데 저거는 우리 아시아판으로 먼저 만들어 놓으면은 시간이 있고 동시에 시작해도 이겨볼만 하다 싶어 시작하게 됐다. 현재 만들어 놓은 AI로 세계 트렌드 분석도 가능한 상태다.
패션분야를 잘 몰라서. 다들 공대생들이다보니, 디자인 전공이고 관심이 있던 사람들이 별로 없다보니, 어려웠다. 패션 사업 자체를 이해하는 데도 시간이 오래 걸렸던 것 같다. 또 한가지는 추상적인 요청이 올 경우다. "이게 되면 좋겠어요" 등 요청하는 것들 중 실제로 할 수 있는 것만 찾아 실질적으로 가능한 것을 전달드리는 것이 참 쉽지 않았다.
실생활 체험기 영상에 들어갔던 그 AI 제품은 디자이노블에서 계약을 맺고 실제로 사용할 수 있게 제공중이다. 큰 회사들은 자기회사 데이터까지 섞어서 보고 싶어하는 경우도 있기 때문에 개별로 만들어서 드리는 형태로도 제공하고 있다.
"우리가 만들어놓은 데로 쓰세요" 혹은 "돈 더받고, 맞춰서 만들어드릴테니, 그렇게 쓰시죠" 하는 경우가 아니면 "아예 우리랑 같이 옷을 만들어서 팔아보시죠"라는 형태로도 협업이 가능하다. 브랜드 '데몬즈'에서 옷을 함께 만들어 판매한 적도 있었고, 개별 회사들의 브랜드를 달고 같이 협업해서 만들어서 팔리고 있는 옷도 다수 있다.
사실 다들 안좋다고 말씀한다.
디자인 일을 직접해보지 않는 사람들 입장에서는 대신 디자인 해주니까 편하지 않냐고들 하지만 일하는 사람 입장에서는 원래 이것 밖에 안되는 일이라 디자인 3개만 가지고 고르면 될 것을 AI가 괜찮은 디자인을 너무 많이 디자인해주다보니, 이 도구들로 인해 디자인 시안을 10개, 50개를 만들어갈 수 밖에 없게끔 잔업이 늘어났다고들 말한다. 일이 더 늘어나게 되니, 정성적인 부분을 정량화하기 시작하니 이게 또 보통일이 아니다.
또, 5명이 할 일을 1명이 해도 되니까. 사장님들은 좋아하지만 직원 입장에서는 어렵다. 그런 벽들을 조금 넘어야 되는 상태가 아닐까 싶다.
하지만 사람들이 AI 기술을 빨리 정의할수록 이 기술은 더 발전할 것이다. 지금은 AI가 이 문제들을 관련 데이터로 해결해줄 것이라고, 문제 정의를 잘하는 사람이 시장에 잘 없다. 그런데 이게 발전하는 만큼 AI기술은 더 많이 발전할 것이라고 본다. 데이터, 알고리즘의 발전은 그 다음 문제다.
AI타임스 이하나 기자 22hnxa@aitimes.com
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