[Tech Insight] 생성형 AI의 '불가능'을 넘다: LaonGEN이 구현한 완벽한 일관성(Consistency)

안녕하세요. LaonGEN 마케터 수린입니다.

오늘은 생성형 AI의 일관성을 다룬 주제를 들고 왔는데요.

생성형 AI(Generative AI) 시장이 폭발적으로 성장하면서 패션 산업은 가장 큰 수혜를 입을 것으로 예상되었습니다.

하지만 실제 현장의 반응은 미온적이었습니다. 그 이유는 명확합니다.

바로 제어 불가능성과 일관성(Consistency)의 부재 때문입니다.

브랜드가 원하는 것은 '무작위의 아름다운 이미지'가 아니라, '우리 제품을 정확하게 보여주는 계획된 이미지'이기 때문입니다.

오늘 소개할 LaonGEN(라온젠)의 케이스 스터디는 이러한 AI 기술의 한계를 어떻게 극복했는지 보여주는 명확한 증거입니다.

 

1. Character Consistency: 페르소나의 지속성

 LaonGEN 결과 이미지들을 분석해 보겠습니다. 모델은 주간의 자연광(Daylight), 야간의 플래시 조명(Night Flash), 실내의 인공광(Indoor Fluorescent) 등 극단적으로 다른 조명 환경에 놓여 있습니다. 일반적인 AI 모델이라면 조명 값에 따라 이목구비가 왜곡되거나 인상이 달라지는 '할루시네이션(Hallucination)' 현상이 발생하기 쉽습니다.

 하지만 LaonGEN의 모델은 모든 컷에서 동일한 인물임이 명확히 식별됩니다. 이는 브랜드 앰버서더로서의 역할을 충분히 수행할 수 있는 '고정된 페르소나' 구축이 기술적으로 완성되었음을 의미합니다.

2. Outfit Preservation: 제품 디테일의 보존

 패션 커머스에서 가장 치명적인 AI 오류는 의상의 왜곡입니다. 그러나 LaonGEN이 생성한 이미지 속 'Briton' 니트를 주목해 주십시오. 복잡한 말(Horse) 그래픽 아트웍과 붉은색 레터링의 위치, 크기, 비율이 모든 앵글에서 완벽하게 유지됩니다.

 또한, 하의로 착용한 블루 코듀로이 팬츠의 벨벳 같은 텍스처와 주름이지는 형태까지 물리적으로 타당하게 구현되었습니다.

배경이 다이너(Diner)이든, 테니스 코트이든, 제품은 변하지 않습니다.

이것이 바로 상업용 AI 솔루션이 갖춰야 할 기본이자 핵심 역량입니다.

3. Contextual Versatility: 시공간의 제약을 넘은 로케이션

 물리적인 촬영에서 이러한 다양한 배경을 얻기 위해서는 막대한 로케이션 섭외 비용과 이동 시간(T&E)이 소요됩니다. LaonGEN은 스트릿 패션의 자유로움부터 스포츠 웨어의 활동성, 그리고 일상적인 마트의 편안함까지, 브랜드가 의도하는 무드(Mood)에 맞춰 즉각적인 배경 합성이 가능합니다.

 단순한 합성이 아니라, 빛의 방향과 그림자까지 계산된 '맥락적 통합(Contextual Integration)'입니다.

 

결론: 효율성을 넘어선 크리에이티브의 확장

LaonGEN은 단순한 비용 절감 도구가 아닙니다.

디자이너와 마케터가 물리적 제약 없이 상상력을 펼칠 수 있게 돕는 가상의 스튜디오입니다.

샘플 한 벌로 수백 가지의 스타일링을 제안하고, 계절과 날씨에 구애받지 않고 콘텐츠를 생산하는 능력.

LaonGEN은 패션 비즈니스의 프로세스를 근본적으로 혁신하고 있습니다.

이제 '일관성'은 더 이상 난제가 아닌, LaonGEN이 제공하는 기본값입니다.

 

Cider 브랜드 분석｜가격·핏·원단·활용도까지 실사용 관점 정리

Scarlett Gasque 드레스 — LaonGEN 패션AI 룩북 테스트 리뷰

LaonGEN으로 AI 룩북에서 변형된 디테일 해결하는 활용법