AI 옷 갈아입히기

사진 속 옷을 말로 바꾸기

AI 옷 갈아입히기는 글로 쓴 설명에서 인물이 입은 옷을 다시 그립니다. 사진 한 장을 올리고 옷차림을 적으면 — "차콜 울 정장", "크림색 리넨 원피스", "네이비 패딩 재킷" — 얼굴, 헤어스타일, 체형 비율, 자세, 배경을 원본에 고정한 채 옷만 바뀝니다.

설명이 곧 입력의 전부입니다. 가상 피팅과의 실질적인 차이가 여기에 있습니다. 가상 피팅은 그 옷을 찍은 사진이 없으면 아무것도 시작하지 못합니다. 그 상품 사진이 이미 있다면 가상 피팅이 더 충실한 도구입니다. 가진 것이 아이디어뿐이라면, 이 도구는 아이디어에서 시작합니다.

지키는 것과 바꾸는 것

다시 그려지는 것은 옷뿐입니다. 모델은 얼굴과 몸을 고정된 것으로 다루고, 새 원단에는 장면에 원래 있던 빛의 방향과 색온도, 그림자를 입히도록 지시받습니다 — 늦은 오후 햇빛에서 찍은 사진에 코트를 더하면 그 따뜻함을 받고, 그림자도 원래 옷이 지던 방식 그대로 집니다. 결과가 오려 붙인 것이 아니라 같은 한 장의 사진으로 읽히는 이유가 그것입니다.

가려지는 정도는 늘거나 그대로일 뿐입니다. 이 도구는 몸을 온전히 가리는 일상복으로만 옷을 바꾸며, 설명에 무엇이 적혀 있든 원본 사진이 이미 보여준 것보다 더 드러나게 그리지 않습니다.

좋은 결과를 얻으려면

모델에게 다룰 면적을 주세요. 지금 입은 옷이 다 보이는 사진은 머리와 어깨만 남긴 타이트한 크롭보다 바꿀 수 있는 면이 넓고, 팔이 몸통 대부분을 가린 자세보다 편안한 자세가 낫습니다.

설명은 구체적으로. "정장"은 넓은 지시이고 "싱글 브레스트 차콜 울 정장, 흰 셔츠, 노타이"는 좁은 지시인데, 좁은 지시라야 좋고 나쁨을 실제로 판단할 수 있는 결과가 나옵니다. 원단을 가리키는 말은 정보량이 큽니다 — 리넨, 데님, 가죽, 실크는 떨어지는 모양도 빛을 받는 방식도 전부 달라서, 원단을 지목하는 것만으로 원하는 모습에 거의 도달합니다.

그다음에는 비교하세요. 같은 사진을 세 가지로 돌려 나란히 놓고 보는 편이, 완벽한 옷차림을 한 번에 말로 맞히려는 것보다 빠릅니다.

다른 도구를 써야 할 때

바로 그 옷을 찍은 사진이 있다면, AI 가상 피팅이 인물과 옷을 두 개의 입력으로 받아 그 한 벌에 더 충실합니다.

옷은 문제가 없고 사진이 문제라면 — 초점이 흐리거나, 해상도가 낮거나, 빛이 거칠다면 — AI 초상화 향상기와 AI 이미지 업스케일러가 그 부분을 직접 다룹니다. 옷 갈아입히기를 대신하는 것이 아니라 그 전후에 한 번씩 돌릴 만합니다.

옷이 아니라 장소를 바꾸고 싶다면, AI 시티 텔레포트가 같은 인물을 다른 곳으로 옮깁니다.

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