패션 이커머스 시장이 급속도로 성장하면서, 상품의 실제 착용감을 미리 확인하고자 하는 소비자들의 니즈가 높아지고 있습니다. 옴니어스는 이러한 시장의 요구에 부응하고자 세계 최고 수준의 AI Virtyal Try-On 서비스 '벨라(VELLA)'를 개발했습니다.

ECCV 2024에서 인정받은 우수한 기술력을 바탕으로, 업계 최초로 의류의 디테일을 완벽하게 보존하는 가상 착장 서비스를 선보입니다. 이번 프리뷰 공개를 통해 실제 사용 환경에서의 성능을 검증하고, 사용자 피드백을 수렴하여 더 나은 서비스로 발전 시키고자 합니다.

옴니어스 벨라(VELLA)

벨라는 이미지와 텍스트를 활용해 가상 의류 착장 이미지를 생성하는 AI 서비스입니다. 현존하는 가장 우수한 Virtual Try-On Model을 기반으로, 다양한 체형, 포즈, 배경에서도 고품질의 자연스러운 결과물을 제공합니다.

주요 특징

벨라는 의류의 디테일을 완벽하게 보존하는 것이 특징입니다. 형태, 색상, 기장을 정확하게 재현하며, 재질감과 패턴을 자연스럽게 표현합니다. 또한 브랜드 로고 등 섬세한 요소까지 보존할 수 있습니다. 다양한 상황에서도 안정적인 성능을 보여주는데, 다양한 체형과 포즈에서도 사실감 있는 결과물을 만들어내며, 복잡한 배경에서도 완성도 높은 착장 이미지를 생성할 수 있습니다. 실시간 처리도 지원합니다. 상의, 하의, 원피스, 아우터 등 다양한 복종을 지원하며, 모든 의류 종류에서 자연스러운 착장 이미지를 생성할 수 있습니다.

• 의류 디테일의 완벽한 보존
  • 형태, 색상, 기장의 정확한 재현
  • 재질감과 패턴의 자연스러운 표현
  • 브랜드 로고 등 섬세한 요소까지 보존
• 다양한 상황에서의 안정적인 성능
  • 다양한 체형과 포즈에서도 사실감 있는 결과물
  • 복잡한 배경에서도 완성도 높은 착장 이미지 생성
  • 실시간 처리 지원

• 다양한 복종 지원
  • 상의, 하의, 원피스, 아우터 등 다양한 복종 지원
  • 자연스러운 착장 이미지 생성

벨라의 핵심 기술

벨라의 뛰어난 성능은 의류의 디테일을 정교하게 보존하는데 특화된 아키텍처 디자인에 기반합니다. 이 아키텍처는 세 가지 핵심 모듈로 구성됩니다.

첫째로, TryOnNet은 Stable Diffusion Inpainting 기반의 생성 모델로, 의류 마스크 정보, 모델 이미지, 자세 이미지(Dense Pose)를 입력으로 활용합니다. 이를 통해 모델 이미지와 의류의 디테일한 특징들을 조합하여 정교한 가상 착장을 생성합니다.

둘째로, GarmentNet은 사전 학습된 Stable Diffusion 모델을 기반으로 하며, IP-Adapter만으로는 포착하기 어려운 의류의 형태, 색상, 질감 등 저수준 (low-level) 특징을 추출하는데 특화되어 있습니다. 또한 옴니어스 Tagger를 통해 추출한 패션 속성들(카테고리, 소매 길이, 패턴 등)을 텍스트로 변환하여 입력함으로써 의류의 의미론적 특징을 보완합니다. GarmentNet이 추출한 의류의 특징은 Self-Attention Layer를 통해 TryOnNet의 특징과 융합되어 학습됩니다.

마지막으로, IP-Adapter는 입력 의류 이미지에서 의미론적 고수준 (high-level) 특징을 추출하는 모듈로, Cross Attention Layer를 통해 TryOnNet의 특징과 융합되어 학습에 활용됩니다.

1. TryOnNet (Base Diffusion Model)

• 가상 착장의 기본이 되는 모델로, 사람 이미지, 자세 이미지, 의류 특징들을 조합하여 착장 이미지를 생성하는 핵심 모델
• 입력 요소:
  • 의류 마스크 정보
  • 모델 이미지
  • 자세 이미지 (Dense Pose)
• Inpainting 문제에 맞게 사전 학습된 Stable Diffusion 기반의 생성 모델을 기반으로 학습
• 옴니어스 Tagger를 활용한 기반 패션 속성 정보 추가 활용 학습
• 특화된 Fine-tuning을 통한 가상 착장에 최적화

2. GarmentNet

• 입력 의류 이미지로부터 저수준 (low-level) 특징을 정교하게 포착
• 학습시 TryonNet과 Self Attention을 통한 특징 융합
• 옴니어스 Tagger를 활용한 기반 패션 속성 정보 추가 활용 학습
• 사전 학습된 Text-to-Image Diffusion 모델을 기반으로 학습

3. IP-Adapter

• 입력 의류 이미지의 의미론적, 고수준 (high-level) 특징 추출에 특화
• 학습시 TryonNet과 Cross Attention을 통한 특징 융합

4. 타사와 생성 결과 비교

프리뷰 버전 상세 소개

💃 벨라 프리뷰 버전 바로가기 : https://vellaml.com

프리뷰 버전 처음 회원가입을 하시면 500크레딧을 무료로 제공해 드립니다.

크레딧은 이미지 생성 1장 당 5크레딧이 차감되며, 해당 무료 크레딧을 활용하여 아래와 같은 기능들을 체험해 볼 수 있습니다.

체험 가능한 핵심 기능

패션 의상 이미지와 모델 이미지, 단 2장으로 착장 컨텐츠를 만들 수 있습니다.

• 이용 방법 : Vella 사용자 가이드
• 첨부 영상 링크 : Introducing Vella-1.0 Preview : AI Virtual Try-on

마스킹 영역 지정으로 정확한 착장 및 변형 등의 사용자 유연성을 제공 합니다.

• 다른 영역의 변화 없이 원하는 옷을 입히고 싶은 경우, 옷의 스타일링에 변화를 주고 싶은 경우, 가방이나 장신구 등이 있어 섬세한 작업이 필요한 경우, 원하는 실루엣으로 옷을 입혀보고 싶은 경우, 그리고 패션 상품이나 배경의 경계가 불분명해 정확한 구분이 필요한 경우에 유용하게 활용할 수 있습니다.
• 이용 방법 : 마스킹 가이드
• 첨부 영상 링크 : Tutorials-Vella Virtual Try-On

활용 사례

1. 온라인 쇼핑몰 운영자

• 이커머스, 소호몰, 빈티지샵을 운영하는 온라인 쇼핑몰 관리자들은 벨라를 통해 효율적으로 상품 이미지를 제작할 수 있습니다.
• Use Case: 패션 트렌드에 맞는 의류 상품을 가상으로 착장하여 커머스 몰의 상세 페이지에 사용할 고품질 이미지를 제작함으로써 구매 전환율을 높이고, 촬영에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.

2. 패션 브랜드 및 매거진 관계자

• 패션 브랜드 소속 디자이너 및 MD와 패션 매거진 운영자들은 브랜드 아이덴티티와 트렌드에 맞는 이미지를 제작하는 데 벨라를 활용할 수 있습니다.
• Use Case: 브랜드 이미지를 강화할 수 있는 스냅북, 표지, 화보 등 다양한 착장 이미지를 가상으로 제작하여 효율성과 창의성을 동시에 달성할 수 있습니다.

3. 게임 개발사 - 캐릭터 및 의상 디자이너

• 게임 및 웹툰 제작 과정에서 캐릭터 디자이너들은 벨라를 통해 다양한 의상 디자인을 테스트하고 시각화할 수 있습니다.
• Use Case: 유료 의상 아이템과 스킨 디자인을 사전에 시뮬레이션하여, 게임 내에서의 실제 구현 가능성을 미리 확인하고, 빠르고 창의적인 디자인 변경이 가능합니다.

4. 무대 의상 디자이너

• 공연, 영화, 드라마의 의상 디자이너들은 벨라를 활용하여 다양한 의상 옵션을 시각화하고 테스트할 수 있습니다.
• Use Case: 특정 장면에 어울리는 옷을 가상으로 입혀보고 콘셉트를 확인하여, 제작 시간을 단축하고 제작 과정에서의 시행착오를 줄일 수 있습니다.

5. 크리에이티브 디렉터

• 광고 캠페인을 기획하는 크리에이티브 디렉터들은 벨라를 사용하여 다양한 의상과 모델 조합을 신속하게 테스트할 수 있습니다.
• Use Case: 브랜드 이미지와 패션 트렌드에 맞춘 광고 배너와 비주얼 콘텐츠를 빠르게 제작하여 시장 트렌드에 민첩하게 대응할 수 있습니다.

기대 효과

1. 콘텐츠 제작 비용과 시간 절감

• 벨라(VELLA)는 기존에 필수적이었던 실제 촬영 과정을 대폭 간소화하여, 모델 섭외, 스튜디오 대여, 스타일리스트 고용 등과 같은 촬영 준비에 드는 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 특히 시즌별 룩북이나 카탈로그 제작과 같은 대규모 촬영이 필요한 경우, 벨라는 이를 가상 환경에서 구현함으로써 촬영 준비부터 후보정까지의 시간을 획기적으로 단축합니다. 이러한 효율성은 패션 브랜드와 온라인 쇼핑몰에 막대한 비용 절감 효과를 제공합니다.

2. 크리에이티브 제작 프로세스 혁신

• 디자이너와 마케터들은 벨라를 통해 실시간으로 다양한 스타일링을 시도하며 창의적인 작업 과정을 경험할 수 있습니다. 특정 의상의 다양한 연출을 빠르게 테스트할 수 있어, 최종 제품 기획과 마케팅 전략 수립에 있어 중요한 의사결정을 더욱 효율적으로 내릴 수 있습니다. 온라인 쇼핑몰의 경우, 다양한 스타일링 제안을 통해 고객의 구매 결정을 도울 뿐만 아니라 반품률을 줄이는 데에도 기여할 수 있습니다.

3. 샘플 제작 과정의 최적화

• 실제 샘플 제작 전에 벨라를 통해 다양한 디자인 변형을 가상으로 시도할 수 있어, 제품 개발 단계에서의 시행착오를 줄이는 데 도움을 줍니다. 이는 단순히 비용과 시간의 절감뿐 아니라, 지속 가능한 패션 산업으로의 전환을 촉진합니다. 불필요한 샘플 제작으로 인한 환경 부담을 줄임으로써, 친환경적이고 효율적인 제품 개발이 가능해집니다.

4. 글로벌 시장 진출 지원

• 벨라는 다양한 인종과 체형의 모델을 가상으로 시뮬레이션할 수 있어, 글로벌 시장 진출 시 발생할 수 있는 문화적·체형적 차이에 대한 적응력을 높여줍니다. 이러한 기능은 해외 시장 진출 전략 수립 시 중요한 인사이트를 제공하며, 각 지역의 특성을 반영한 효과적인 의류 라인업 구성에 기여할 수 있습니다. 이는 브랜드의 글로벌 확장과 성공적인 현지화를 지원하는 중요한 도구가 됩니다.

향후 발전 방향

프리뷰 기간 동안의 목표는 실제 환경에서의 성능을 검증하고, 사용자 피드백을 수렴하여 개선하며, 다양한 활용 사례를 발굴하는 것입니다. 향후 발전 방향으로는 지원 카테고리를 확대하고, 성능 및 속도를 최적화하며, 새로운 기능을 추가 개발할 예정입니다.

벨라는 패션 이커머스의 미래를 제시하는 혁신적인 서비스로, 프리뷰 기간을 통해 더욱 완성도 높은 서비스로 발전해 나갈 것입니다. 많은 관심과 참여 부탁드립니다.

문의 및 데모 신청

웹사이트: https://vellaml.com/ko-kr

💃프리뷰 버전 처음 회원가입을 하시면 500크레딧을 무료로 제공해 드립니다.

• 이메일: contact@omnious.ai