LaonGEN 하루 한 착장 무료 생성 체험 안내

패션 브랜드가 신상품을 출시할 때마다 직면하는 문제는 이미지 제작의 부담입니다. 스튜디오 대관, 촬영팀 섭외, 모델 컨택까지 고려하면 한 벌의 옷을 촬영하는 데도 적지 않은 시간과 비용이 필요합니다. 그러나 온라인 유통 환경은 점점 더 빠른 콘텐츠 업데이트를 요구하고 있어, 기존 방식만으로는 한계가 뚜렷합니다. 이 문제를 보완하기 위해 LaonGEN은 하루 한 착장을 무료로 생성할 수 있는 체험 이벤트를 운영하고 있습니다. 브랜드 입장에서는 비용 부담 없이 AI 워크플로우를 실제 업무에 적용해 볼 수 있는 기회가 됩니다.

 

준비 과정과 입력 자료

체험을 위해서는 두 가지 자료가 필요합니다.

 

1. 착장 사진
AI가 의상을 인식할 수 있도록 실제 상품을 착장한 사진을 준비해야 합니다.

  • 권장 수량: 5~8장
  • 촬영 조건: 정면과 측면이 포함된 다양한 각도, 패턴과 로고가 드러나는 기본 조명 환경
  • 목적: 옷의 형태, 소재, 디테일을 정확히 반영하기 위함

고객사가 입력한 착장 사진 예시

 

 

2. 배경(레퍼런스) 사진
룩북의 무드와 분위기를 결정하는 데 사용됩니다.

  • 종류: 계절감을 보여주는 풍경, 특정 콘셉트의 실내 공간, 브랜드 무드컷 등 자유롭게 선택 가능
  • 역할: 단순히 복사하는 것이 아니라 분위기와 톤을 차용해 재해석
  • 팁: 캠페인 콘셉트, 시즌 이벤트, 광고 시안에 맞는 자료를 고르면 결과물 활용도가 크게 높아짐

이렇게 착장 사진과 배경 사진을 함께 입력하면, 동일한 의상이라도 전혀 다른 무드의 룩북 이미지를 손쉽게 얻을 수 있습니다.

배경 레퍼런스 예시

 

 

결과물의 특성과 활용도

생성된 결과물은 실내·야외·일상적 공간 등 다양한 배경과 조명 속에서 동일한 의상을 표현할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드는 한 벌의 상품으로도 여러 상황에 맞는 이미지를 확보할 수 있으며, 상세페이지 보강 컷과 브랜드 무드컷을 동시에 준비할 수 있습니다. 특히 오전에 등록용 디테일 컷을 확보하고, 오후에는 같은 의상으로 SNS용 무드컷을 생성하는 방식은 실제 운영 속도를 크게 단축시켜 줍니다. 또한 시즌 이벤트나 광고 캠페인에 맞춰 배경을 빠르게 교체할 수 있어 촬영 일정을 기다리지 않고 마케팅을 이어갈 수 있습니다.

 

아래 사진들은 위 예시로 든 착장 사진과 배경 사진으로 생성된 결과 사진들입니다.

LaonGEN AI로 생성한 결과 사진

 

 

실무자가 체감하는 장점

효율성은 수치로도 확인할 수 있습니다. 상품 한 벌 등록에는 약 1시간이 소요되며, 이후 컷당 생성은 평균 2분 내외로 진행됩니다. 이는 기존 촬영 대비 80~90% 수준의 비용 절감 효과를 제공합니다. 더불어 반복적으로 이미지를 생성해도 얼굴·포즈·프레이밍의 일관성이 유지되어 브랜드 피드 관리에도 적합합니다. 따라서 LaonGEN은 촬영을 대체하기보다는 기존 제작 흐름을 보완하고 확장하는 도구로서 실질적인 가치를 가집니다.

LaonGEN으로 생성한 결과 사진

 

 

체험 절차와 기대 효과

무료 체험 과정은 간단합니다. LaonGEN 홈페이지에서  준비한 상품 착장 사진을 업로드하면 결과를 이메일로 받아 보실 수 있습니다. 이 과정에서 가장 크게 느껴지는 건 촬영 없이도 브랜드 무드가 담긴 컷을 확보할 수 있다는 점입니다.

예를 들어, 같은 옷이 스튜디오 컷과 야외 컷으로 동시에 완성되면 상세페이지용 이미지와 SNS 무드컷을 한 번에 준비할 수 있습니다. 출시 당일에도 여러 채널에 맞춘 콘텐츠를 빠르게 확보할 수 있어, 운영 속도가 눈에 띄게 달라집니다.


브랜드는 촬영 일정을 기다리지 않고 즉시 활용 가능한 이미지를 확보할 수 있고, 신상품 테스트와 캠페인 시안 제작 속도도 크게 높일 수 있습니다. 단순한 데모 체험이 아니라, 실제 운영 환경에서 바로 활용 가능한지 검증할 수 있는 기회라는 점이 이 프로그램의 차별성입니다.

👉 지금 LaonGEN 공식 홈페이지에서 무료 체험을 신청해 보세요. 하루 한 착장으로 시작해도, 콘텐츠 제작 속도가 어떻게 달라지는지 직접 확인하실 수 있을 겁니다.

 

 

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