인공지능은 각 개인에게 맞춤형 스타일 제안을 제공하며 패션을 혁신하고 있습니다. 오늘날 소비자들은 점점 더 자신만의 취향과 가치관을 반영한 옷을 기대합니다.
이러한 요구를 충족하기 위해 AI 도구들은 신체 치수, 옷장 사진, 설문 응답, 심지어 얼굴 표정까지 방대한 데이터를 분석하여 각 개인이 선호하는 옷 스타일을 학습합니다. 이 데이터를 바탕으로 AI는 맞춤 제작된 듯한 디자인과 완성된 코디를 제안할 수 있습니다.
예를 들어, Perfect Corp의 “AI 성격 분석기”는 얼굴 분석을 통해 사용자의 빅파이브 성격 특성(외향성, 개방성 등)을 평가한 후 “고객의 독특한 성격에 가장 적합한 맞춤형 제품 추천”을 제공합니다. 이렇게 AI 스타일리스트는 단순히 사이즈와 색상을 맞추는 것을 넘어, 당신의 개성에 맞는 옷차림을 제안합니다.
AI가 당신의 스타일과 성격을 배우는 방법
AI 스타일리스트는 퀴즈, 옷장 목록, 이미지 분석을 통해 각 사용자의 스타일 프로필을 구축합니다. 많은 서비스가 간단한 설문조사부터 시작하며, 고객은 자신의 체형, 선호하는 색상, 평소 옷 스타일에 관한 질문에 답합니다.
예를 들어, Marks & Spencer는 온라인 쇼핑객에게 사이즈, 체형, 스타일 선호도에 관한 퀴즈를 제공하며, AI는 수천만 가지 조합 중에서 소매업체 카탈로그에서 코디 아이디어를 큐레이션합니다.
다른 시스템은 사진을 직접 분석하기도 합니다. 일부 AI 도구는 셀카에서 얼굴 특징을 매핑하고 성격 특성을 추정합니다. (예를 들어 Perfect Corp는 AI를 사용해 얼굴을 스캔하고 외향성, 개방성 같은 특성을 식별한 후, 이를 옷 추천과 연결합니다.)
명시적 입력(퀴즈 답변, 태그된 사진)과 암묵적 신호(쇼핑 이력, 소셜 미디어 좋아요, 얼굴 분석)를 결합해 AI는 당신만의 스타일을 풍부하게 파악합니다. 그 결과 맞춤형 스타일 프로필이 만들어지고, AI는 이를 바탕으로 당신만을 위한 코디를 선택하고 조합합니다.
AI 기반 옷차림 코디네이션
AI 스타일리스트가 당신의 선호도를 파악하면 완성된 룩을 제안할 수 있습니다. 최신 AI 시스템은 당신의 옷이나 상품 이미지를 분석해 어떤 아이템이 잘 어울리는지 파악합니다.
예를 들어, 구글의 Gemini Live 기능은 휴대폰 카메라를 통해 당신이 입은 옷을 “보고”, 실시간으로 “최적의 코디 아이템”을 하이라이트합니다. 재킷을 보여주면 AI가 화면에 어울리는 셔츠나 바지를 추천해 스마트 미러 어시스턴트처럼 작동합니다.
마찬가지로, 마이크로소프트는 생성형 AI를 활용해 착용한 아이템(예: “토프색 치노 바지를 입고 있어요”)을 입력하면 색상과 스타일이 조화로운 상의를 추천해 완성된 룩을 제안합니다. 이 도구들은 패션 데이터를 학습한 알고리즘을 사용해 전통적으로 잘 어울리는 색상, 패턴, 의류 유형을 “이해”합니다.
가상 착용 기술(셀카나 3D 모델 업로드)을 결합하면 AI가 제안한 옷을 입은 모습을 직접 보여줄 수도 있습니다. 예를 들어, 구글의 Doppl 앱은 사진 속 옷을 새로운 스타일로 바꾸고 애니메이션 효과를 적용해, 옷을 입고 움직이는 모습을 시각화합니다. 이를 통해 대담한 새 스타일이 자신에게 어울리는지 쉽게 판단할 수 있습니다. 이러한 AI 기반 믹스앤매치 기능은 기존 옷장이나 소매업체 카탈로그를 인터랙티브 스타일 가이드로 바꿉니다.
AI 기술은 가상으로 새 옷차림을 입혀줄 수 있습니다. 예를 들어, 구글의 Doppl 앱(Gemini AI)은 사진 속 옷을 다른 옷으로 교체하고, 그 옷을 입은 모습을 애니메이션으로 보여줍니다.
구글은 Doppl을 “얼굴, 몸, 변화하는 취향을 활용하는 개인 스타일링 어시스턴트의 시작”이라고 부릅니다. 이러한 도구들은 AI가 맞춤형 패션 아이디어를 현실로 구현하는 방식을 보여줍니다. 실제 옷을 바꾸지 않고도 화면에서 스타일을 실험할 수 있습니다.
주요 AI 스타일링 도구 및 서비스
AI 기반 스타일링 지원을 제공하는 앱과 서비스가 점점 늘어나고 있습니다. 주요 소매업체와 기술 기업들은 AI가 지원하는 “개인 스타일리스트”를 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다.
예를 들어, 영국 소매업체 M&S는 이미 웹사이트에 AI 스타일 퀴즈를 도입했으며, Perfect Corp 같은 소프트웨어 스타트업은 패션 브랜드에 AI 개인화 플랫폼을 판매합니다. 기술 측면에서는 구글과 마이크로소프트가 패션 전문 AI 어시스턴트를 개발했습니다. 구글의 Pixel 휴대폰에는 Gemini Live 기능이 탑재되어 있어 시각적으로 옷차림을 코디하며, 구글의 Doppl 앱(베타)은 다양한 옷을 입은 얼굴을 보여줍니다. 마이크로소프트의 Copilot과 기타 AI 챗봇도 스타일 관련 질문에 답변하며, 옷장을 설명하면 일주일치 코디를 추천해줍니다.
소비자용 앱 시장에서는 여러 스타트업이 디지털 옷장을 큐레이션할 수 있게 합니다. 예를 들어, Fits와 Acloset 같은 앱은 옷 사진을 찍어 가상 옷장을 만들고, AI가 날씨와 상황에 맞는 일일 코디를 추천합니다.
(이들은 현실감 있는 가상 착용 기능도 제공해 미리 스타일을 확인할 수 있습니다.) StyleDNA는 셀카를 분석해 가장 어울리는 색상 팔레트를 찾아주고, 그에 맞는 옷을 추천합니다. Alta는 옷장, 예산, 라이프스타일을 학습해 코디를 제안하는 또 다른 AI 스타일리스트 앱입니다. 접근 방식은 다르지만, 이들 앱은 모두 코디 계획을 자동화하고 개인화하는 목표를 공유합니다.
백엔드에서는 주요 전자상거래 플랫폼도 AI “스마트 쇼퍼”를 통합하고 있습니다. 맥킨지는 AI가 고객 프로필을 분석해 “온라인 소비자 여정과 제안을 개인화”할 수 있다고 보고합니다.
스와로브스키 같은 패션 브랜드는 AI 기반 추천 엔진, 즉 자동화된 스타일리스트가 매출의 상당 부분을 차지한다고 밝혔습니다. 예를 들어, 스와로브스키는 온라인 매출의 10%가 AI 추천(“코디 완성” 제안 등)에서 발생한다고 보고했습니다.
패션 개인화의 미래
AI 스타일링 도구가 발전함에 따라, 옷차림 추천은 개인의 성격과 상황에 더욱 정밀하게 맞춰질 것입니다. 전문가들은 개인화된 AI 스타일리스트가 디지털 플레이리스트나 뉴스 피드처럼 일상화될 것으로 예상합니다.
이미 맥킨지는 개인화에 성공한 기업이 그렇지 않은 기업보다 약 40% 높은 매출을 기록한다고 밝혔습니다. 즉, 당신을 “이해하는” AI는 소비자와 소매업체 모두에게 이익이 됩니다.
앞으로는 AI 에이전트가 일정, 기분, 소셜 미디어 트렌드에 따라 옷장을 능동적으로 큐레이션하는 모습을 볼 수 있을 것입니다. 본질적으로 전담 스타일리스트처럼 작동하는 것이죠. 꿈은 몸과 취향에 맞는 옷뿐 아니라, 그 선택이 당신을 어떻게 표현하는지 아는 주문형 패션 어시스턴트입니다.
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요약하자면, AI 옷차림 코디네이터는 단순한 신기술에서 실용적인 도구로 진화하고 있습니다. 개인 데이터(성격 정보 포함)와 패션 전문 지식을 결합해, 이 도구들은 진정한 당신을 반영하는 맞춤형 룩을 추천하는 것을 목표로 합니다. 그 결과, 옷이 당신의 정체성과 완벽히 어울리는 더욱 개인화되고 자신감 있는 스타일링이 가능해질 것입니다.
