생성형 AI는 단순한 아이디어를 독특한 디자인 콘셉트로 바꾸며 패션을 혁신하고 있습니다. 디자이너들은 이제 텍스트 프롬프트나 기본 스케치를 AI 시스템에 입력하면, 즉시 독창적인 의류 시각화와 프린트를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, AI는 무드 보드나 설명을 고해상도 프로토타입(심지어 3D 모델)으로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 실제 원단을 자르기 전에 가상으로 소재와 패턴을 미리 확인할 수 있습니다.

업계 리더들은 이를 창의적 돌파구라고 부릅니다. Collina Strada의 창립자 힐러리 테이머는 AI를 “게임 체인저”라 칭하며, 익숙한 아이디어를 예상치 못한 방식으로 재해석하는 데 도움을 준다고 말했습니다.

이제 AI가 어떻게 독점적인 패션 디자인을 창조하는지와 어떤 독특한 AI 디자인 도구들이 있는지 알아보겠습니다!

패션 디자인에서의 생성형 AI

주요 패션 분석가들은 생성형 AI(예: DALL·E, Midjourney 같은 이미지 생성 기술)가 향후 몇 년 내에 산업에 수천억 달러의 가치를 더할 수 있다고 보고합니다. 이 AI 도구들은 본질적으로 디자이너의 “창의적 파트너” 역할을 하며, 방대한 패션 데이터를 학습해 복잡한 프린트부터 완성된 의상 스케치까지 완전히 새로운 시각 자료를 만들어냅니다.

예를 들어, 디자이너가 “네온 포인트가 있는 빈티지 플로럴 드레스”라고 입력하면 AI는 그 요구사항에 맞는 새로운 드레스 디자인 갤러리를 생성합니다. 이는 아이디어 구상 속도를 획기적으로 높여, 수십 가지 변형을 수작업으로 그리는 대신 몇 분 만에 수백 개의 AI 기반 목업을 만들 수 있게 합니다.

한 보고서에 따르면, 생성형 AI는 “스케치, 무드 보드, 설명을 고해상도 디자인으로 변환”하여 창작 과정을 풍부하게 만듭니다.

AI는 전통적인 디자인 작업 흐름을 향상시키는 데도 활용됩니다. 많은 브랜드가 생산 전에 의류를 시각화하는 데 AI를 사용합니다. 예를 들어, 소매업체는 텍스트-이미지 모델을 이용해 재킷 실루엣에 원단 패턴이 어떻게 보이는지, 드레스의 색상 조합이 어떤지 미리 확인할 수 있습니다.

이 가상 프로토타이핑은 디자이너가 물리적 샘플을 낭비하지 않고도 재단, 소재, 색상에 대해 더 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있게 돕습니다. 가디언에 따르면 “많은 브랜드가 타이핑한 프롬프트로 생성된 의류 이미지를 활용해 디자인 과정을 지원하며, 의류 생산 전에 정보에 기반한 결정을 내리고 있다”고 합니다.

요컨대, 생성형 AI는 패션 하우스가 아이디어에서 시각적 콘셉트로 순식간에 전환할 수 있게 하여 디자인 초기 단계를 획기적으로 가속화합니다.

AI 기반 패션 디자인 도구

점점 더 많은 전문 플랫폼이 이러한 AI 기능을 패션 전문가들에게 제공합니다. 일부 도구는 브랜드의 작업 흐름에 직접 통합되며, 다른 도구는 누구나 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Cala는 OpenAI의 DALL·E 모델에 조기 접근 권한을 얻은 최초의 패션 회사인 AI 디자인 앱으로, 텍스트 프롬프트로부터 실감 나는 의류 이미지를 생성하고 브랜드 고유의 스타일로 AI를 세밀하게 조정할 수 있습니다.

Vogue Business에 따르면 Cala는 현재 매주 수백 명의 신규 사용자를 끌어들이고 있으며, 글로벌 톱 레이블부터 독립 디자이너까지 다양합니다. 또한, 모델 착용 사진과 브랜드 맞춤형 미세 조정 같은 기능을 추가하고 있습니다. 실제로 디자이너가 신발이나 드레스에 대한 설명을 입력하면 즉시 모델 몸에 실감 나는 렌더링을 볼 수 있습니다.

다른 AI 서비스는 누구나 맞춤형 패션을 만들 수 있게 합니다. 예를 들어, Reebok Impact 인스타그램 봇은 사용자가 이미지를 업로드하면 생성형 AI로 독특한 스니커즈 패턴을 디자인할 수 있게 합니다. 란제리 브랜드 Adore Me는 “AM By You”라는 텍스트 기반 도구를 출시해, 고객이 “바다 위의 일몰” 같은 프롬프트를 입력하면 독점적인 브라-팬티 세트 프린트를 생성합니다.

이러한 DIY 도구들은 AI 디자인이 얼마나 접근하기 쉬워졌는지를 보여줍니다. 정식 교육이 없는 사람도 패턴을 구상해 의류로 만들 수 있습니다. 브랜드들은 AI 기능을 크리에이티브 스튜디오에 통합하기도 합니다. 예를 들어, H&M 그룹은 Creator Studio에 생성형 텍스트-이미지 도구를 추가해 고객이 AI 아트워크로 맞춤 의류를 시뮬레이션하고 주문할 수 있게 할 계획입니다.

전반적으로 AI 패션 도구의 영역은 빠르게 확장되고 있습니다. 스니커즈, 핸드백, 3D 프린팅 고급 의류 등 특정 분야를 겨냥한 새로운 앱과 플랫폼이 계속 등장하고 있습니다. 이 AI 도구들은 항상 독창적인 결과물을 만들어내며, 생성된 디자인마다 모두 다릅니다.

한 AI 도구는 “단순한 콘셉트에서 독특하고 원본인 패션 디자인을 창조하도록 디자이너와 브랜드를 돕는다”고 광고합니다. AI와 협업함으로써 디자이너들은 끝없이 새로운 아이디어가 쏟아지는 “무한 스케치북”을 팀에 더하는 셈입니다.

사례 연구: 독특한 컬렉션을 위해 AI를 도입한 브랜드들

많은 선도적인 브랜드와 디자이너들이 이미 AI를 활용해 독점 컬렉션을 선보이고 있습니다. 눈에 띄는 예는 대담한 프린트로 유명한 뉴욕 브랜드 Collina Strada입니다. 2023년, 디자이너 힐러리 테이머는 브랜드의 과거 수백 개 룩을 AI 생성기 Midjourney에 입력하고 새로운 프롬프트를 실험했습니다.

그 결과는 2024년 봄/여름 런웨이 컬렉션으로, AI와 공동 디자인한 완전히 새로운 프린트와 실루엣이 특징이었습니다. 테이머는 AI가 “창의적으로 사고를 더 확장시키고” 수작업으로는 상상하기 어려운 글리치 체크, 왜곡된 별 모티프, 수채화 플로럴 같은 인상적인 효과를 만들어냈다고 밝혔습니다. 그녀는 AI를 디자인 과정의 “게임 체인저”라고 불렀습니다.

중요한 점은 Collina Strada가 이 AI 영감을 받은 모든 의류를 실제로 제작해 일반 컬렉션처럼 판매했다는 것입니다. 이는 AI가 만든 디자인도 완전한 상업화가 가능함을 보여줍니다.

또 다른 주목할 만한 사례는 생성형 디자인과 주문형 생산을 결합한 스타트업 Mmerch입니다. 매 시즌 Mmerch는 1,000개 이상의 후디를 독특하고 유일무이한 디자인으로 한정 출시합니다. 이들은 후드, 소매, 주머니 등 후디 구성 요소를 다양한 색상, 프린트, 소재와 알고리즘으로 조합하며, NFT 컬렉션처럼 희귀도를 부여합니다.

각 후디는 사실상 수집품으로, 고객은 “블라인드” 디지털 토큰(NFT)을 구매한 뒤, 토큰이 공개하는 독점 디자인의 실제 후디를 받습니다. 창립자 콜비 머그라비는 이 “네오 꾸뛰르” 방식이 두 아이템이 전혀 같지 않으면서도 대규모 구매자에게 도달할 수 있다고 설명합니다.

Mmerch는 이러한 유일무이한 한정 출시가 고객에게 흥미로울 뿐 아니라, 판매 후 제작 방식을 통해 과잉 생산을 피함으로써 더 지속 가능하다고 주장합니다.

AI 기반 패션 이벤트도 이 추세를 보여줍니다. 뉴욕 최초의 AI 패션 위크(2023)에서는 수십 명의 디지털 디자이너가 생성형 도구를 사용해 경쟁했습니다. 우승자들인 Paatiff, Matilde Mariano, OPE는 AI로 만든 컬렉션을 실제로 제작해 소매업체 Revolve에서 판매했습니다.

메종 메타가 주최한 이 행사는 AI 디자인 의상이 알고리즘에서 실제 옷장으로 이어질 수 있음을 입증했습니다. 런던 패션 위크 등 다른 곳에서도 디자이너들이 AI를 시범 도입 중이며, 런던 패션 칼리지 혁신 기관은 학생들이 스마트폰 프롬프트를 빠르게 의류 이미지로 변환하도록 지원합니다. Zara, H&M 같은 주요 브랜드도 더 빠른 디자인 반복을 위해 AI를 시험하고 있습니다.

AI 패션 디자인의 주요 트렌드와 장점

• 창의성 가속화: AI 도구는 디자이너가 몇 분 만에 수백 가지 아이디어를 탐색할 수 있게 합니다. 과거에는 몇 주가 걸리던 작업을 몇 번의 프롬프트로 해결할 수 있어, 예상치 못한 스타일과 디테일을 발견할 수 있습니다.
  예를 들어, 생성형 AI는 인간이 상상하지 못한 완전히 새로운 색상 조합이나 드레이핑 형태를 제안할 수 있습니다. 디자이너는 AI 결과물을 출발점으로 삼아 세밀하게 다듬으며, 전체 작업 흐름은 훨씬 빨라집니다.

• 개인화 및 독점성: 브랜드는 AI를 활용해 진정으로 독특한 제품을 제공할 수 있습니다. Mmerch의 후디 같은 단독 컬렉션뿐 아니라, 많은 기업이 AI를 통해 고객 맞춤형 제품을 만듭니다. 앞서 언급한 Reebok과 Adore Me는 이미지나 텍스트 프롬프트로 맞춤 디자인을 생성할 수 있게 합니다.
  즉, 고객은 누구도 갖지 않은 의류를 소유할 수 있습니다. 일반적으로 AI는 한정판 또는 맞춤형 제품 생산을 쉽게 만듭니다. Mmerch 창립자는 “많은 사람에게 단 하나뿐인 디자인을 제공하는 능력”이 전례 없다고 말하며, 이는 개성과 희소성을 중시하는 현재 패션 트렌드에 부합합니다.

• 디자인 민주화: 전문가들은 AI가 전통적으로 엘리트주의적이었던 패션 세계의 진입 장벽을 낮추고 있다고 평가합니다. 과거에는 전문 교육과 고가의 도구가 필요했지만, 이제는 컴퓨터나 스마트폰만 있으면 누구나 AI 디자인을 시도할 수 있습니다.
  런던 패션 칼리지의 매튜 드링크워터는 AI가 “기존에 진입할 수 없었던 사람들에게 패션 산업으로 가는 비전통적 경로를 열어주었다”고 말합니다. 실제로 이는 더 다양한 목소리와 신선한 아이디어가 산업에 유입되는 결과를 낳고 있습니다. 주요 패션 하우스들도 이 변화를 인지하고 있으며, BoF에 따르면 패션 임원 73%가 생성형 AI를 최우선 과제로 보고 있습니다.

• 지속 가능성과 비즈니스 모델 혁신: AI 기반 디자인은 더 지속 가능한 관행을 지원합니다. 주문형 디자인 생성이 가능해지면서 기업들은 재고를 대량 생산하는 대신 디자인-판매-제작 모델로 전환할 수 있습니다. 이는 낭비를 줄입니다. 한 보고서는 AI 맞춤화와 NFT를 통한 단독 생산이 과잉 생산을 제한해 폐기물을 줄일 수 있다고 지적합니다.
  또한, 독특한 제품은 더 높은 가치를 지니며 소유자에게 소중히 여겨지고 재판매되기도 해 수명이 연장됩니다. 이렇게 AI는 창의성을 촉진할 뿐 아니라, QR 코드나 블록체인 인증 같은 디지털-물리 하이브리드 모델을 실험하는 패션 비즈니스에도 도움을 줍니다.

앞으로의 전망: 창의적 협업자로서의 AI

AI 도구가 더욱 강력하고 사용자 친화적으로 발전함에 따라, 패션에서의 역할도 점점 더 깊어질 것으로 예상됩니다. 전문가들은 AI가 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 보완한다고 강조합니다. 디자이너들은 AI가 생성한 이미지를 영감의 원천으로 활용하며, 완성된 결과물로 보지 않습니다.

시간이 지나면서 최고의 브랜드들은 AI 모델을 자체 데이터와 결합할 가능성이 큽니다. 예를 들어, 브랜드 아카이브로 AI를 미세 조정해 고유한 스타일에 맞는 결과물을 얻는 식입니다. 또한, 계절별 팔레트 제안이나 트렌드 데이터 확인 같은 패션 맥락을 이해하는 스마트 AI 어시스턴트도 등장할 것입니다.

한편, 소비자들은 점점 더 개인화를 원할 것입니다. 가까운 미래에는 사람들이 AI와 함께 옷장을 공동 디자인하며, AI 제안을 수정하거나 자신만의 패턴을 업로드하는 일이 흔해질 수 있습니다.

이 변화는 이미 시작되었으며, 소매업체들은 동일한 디자인이 NFT와 실제 의류로 존재하는 “피지탈(phygital)” 서비스를 계획 중입니다. 근본적인 변화는 독점성 자체가 재정의된다는 점입니다. 독점성은 소규모 AI 생성 한정판에 참여하거나 의류의 디지털 트윈을 소유하는 데서 비롯될 수 있습니다.

요약하자면, AI 기반 디자인 도구는 패션 분야에 흥미로운 가능성을 열어주고 있습니다. 알고리즘 혁신과 인간의 예술성이 결합되어, 브랜드는 전례 없는 속도로 대담하고 독점적인 스타일과 컬렉션을 창조할 수 있습니다.

새로움과 개성에 대한 강한 수요와 함께, AI와 패션의 융합은 의류가 구상되고 생산되며 개인화되는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다.