LaonGEN으로 AI 룩북에서 변형된 디테일 해결하는 활용법

패션 이미지를 AI로 만든다는 것은 이제 새로운 이야기가 아닙니다.
하지만 실무에서 생성된 이미지를 실제 작업 흐름에 적용하려고 하면, 항상 같은 문제가 반복됩니다.

모델은 잘 나오는데, 옷이 원본 그대로 남아있지 않는다는 것.

최근 여러 AI 솔루션을 테스트하면서 관찰한 내용을 정리해보면,
이 문제는 단순한 오류라기보다 패션 이미지 생성이 가진 구조적인 한계에서 시작됩니다.

 

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1. 왜 많은 AI가 ‘옷’을 바꿔버릴까

범용 이미지 생성 모델들은 사람의 얼굴이나 분위기, 조명 같은 ‘시각적 요소’를 잘 만들어냅니다.
하지만 옷은 디테일·구조·텍스타일·위치정보가 매우 복잡한 객체이기 때문에
모델이 스스로 “정확히 보존해야 한다”는 규칙을 이해하지 못한 상태에서는
조금씩 변형이 일어나기 쉽습니다.

 

다음과 같은 의류를 가지고 테스트한 결과로 설명 드리고자 합니다.

 

실제로 LaonGEN으로 생성한 테스트 이미지에서도 이런 변화가 반복적으로 보였습니다.

• 포켓 위치가 달라짐
• 자수 텍스트가 손상됨
• 칼라와 패치 색상이 번지거나 섞임
• 절개선이 흐려지거나 생략됨
• 원본에 없는 디테일이 생성됨

겉으로 보기에는 “비슷해 보인다”고 느껴지지만,
패션 실무에서는 이 작은 차이가 제품정보의 왜곡으로 이어지기 때문에
결과물을 그대로 사용할 수 없습니다.

 

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2. 변형이 누적되면 생기는 문제들

AI 이미지 생성은 한 컷으로 끝나지 않습니다.
배경을 바꾸거나 포즈를 다듬거나 톤을 조정하는 과정에서
이미지 여러 장이 반복적으로 생성되고 수정됩니다.

이때 미세한 변형들이 누적되기 시작하면,
처음 의도와 완전히 다른 제품처럼 보이는 경우도 발생합니다.

패션 디테일은 아래와 같은 특징 때문에 더 민감합니다.

• 브랜드 로고/텍스트는 1픽셀만 달라져도 바로 눈에 띔
• 패치·라벨의 형태는 제품 정체성을 대표하는 요소
• 톤 차이만 발생해도 실루엣이 달라 보임
• 구조(카라, 포켓, 스티치)는 룩북 품질 기준에서 핵심 요소

따라서 AI가 단순히 “예쁘게 만든다”는 관점만으로는
실제룩북·상품페이지·오피셜 촬영 대체에 바로 쓰기 어렵습니다.

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3. LaonGEN은 문제를 해결하는 방식이 다르다

LaonGEN이 추구하는 것은
단순한 “이미지 생성 AI”가 아니라
패션 브랜드가 실무에서 그대로 사용할 수 있는 시각 제작 시스템입니다.

그래서 접근 방식 자체를 완전히 다르게 설계했습니다.

✔ 핵심은 ‘원본 의류의 절대 보존’

LaonGEN은 이미지 생성 과정에서
의류의 구조·패턴·텍스트·질감을 별도로 분리해 해석한 뒤,
변형이 의도치 않게 발생하면 후처리 단계에서 복구할 수 있도록 설계되어 있습니다.

✔ 디테일 보정 기능을 제공하는 이유

해상도·조명·각도 때문에 생기는 변형은
어쩔 수 없이 발생합니다.
하지만 LaonGEN은 이 변형을 최소화하는 데 더해
아래와 같은 방식으로 실질적인 ‘정확성 회복’을 제공합니다.

• 원본 자수·패치·텍스트 위치 복원
• 색 왜곡/번짐 제거
• 실루엣·절개선 안정화
• 구조적 요소(포켓·버튼·라벨) 강제 고정
• 이미지 간 디테일 통일성 유지

✔ 수정 기능으로 완전히 동일한 제품 유지

제공해주신 테스트 이미지에서도 확인할 수 있었어요.

 

예를 들어 첫 번째 이미지에서는
좌측 자수 → 우측 패치 순으로 보정이 진행됐습니다.

 

두 번째 이미지에서는 우측 패치 → 좌측 자수 → 중앙 로고 순으로 단계별 정밀 수정이 가능했습니다.

 

이 과정에서 원본 의류의 ‘정체성(identity)’은 그대로 유지되면서
배경·무드·포즈만 자연스럽게 바뀌는 결과가 만들어졌습니다.

이는 실제 패션 브랜드가 요구하는 품질 기준과 정확히 일치합니다.

 

나머지 사진들도 최종 수정본 결과를 보여드리겠습니다.

 

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4. 패션 브랜드가 요구하는 기준은 명확하다

최근 MD·디자이너·마케터들과 이야기해보면
요구 사항은 놀라울 만큼 단순합니다.

• 옷이 바뀌지 않을 것
• 원본 디테일이 유지될 것
• 여러 장 생성해도 일관성이 있을 것
• 결과물이 실제 촬영과 유사할 것

특히 룩북·배너·캠페인용 이미지는
“제품을 가장 정확하게 보여주는 시각자료”이기 때문에
작은 누락이나 오류도 제품 신뢰도에 직접 영향을 줍니다.

이번 테스트는 LaonGEN의 의류 디테일 보정 기능이
이 기준을 안정적으로 충족한다는 점을 다시 확인한 사례였습니다.

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5. 결론 — 패션 AI의 핵심은 ‘예쁨’이 아니라 ‘정확성’

AI가 생성하는 이미지의 완성도는 계속 올라가고 있습니다.
그러나 패션 실무에서 AI를 활용하고자 할 때
가장 중요한 기준은 언제나 같습니다.

“옷은 원본 그대로여야 한다.”

아무리 배경이 멋지고 모델이 예뻐도
디테일이 변형되면 사용할 수 없습니다.

LaonGEN은 앞으로도
‘예쁘게’보다 ‘정확하게’를 최우선 기준으로
룩북 제작에 적합한 기능들을 지속적으로 확장할 예정입니다.

다음에는 조금 더 기술적인 관점에서
AI 룩북 제작 시 체크해야 하는 포인트도 정리해보겠습니다.

 

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