Google 최근 제너레이티브 AI로 구동되는 의류용 가상 입어보기 기능 개발을 발표했다. 이 혁신적인 도구는 사용자가 온라인으로 구매하기 전에 실제 모델의 옷을 미리 볼 수 있도록 하여 매장 내 쇼핑 경험을 재현하는 것을 목표로 합니다.
이 혁신적인 기능은 Google 쇼핑에 통합되고 사내에서 개발된 확산 기반 모델을 활용합니다. 최첨단 text-to-art 생성기인 Stable Diffusion 및 DALL-E 2에도 사용되는 이 모델은 노이즈로 가득 찬 시작 이미지에서 점차적으로 노이즈를 빼고 대상 이미지에 더 가깝게 이동하여 학습합니다.
Google은 다양한 포즈로 옷을 입은 개인을 묘사하는 방대한 수의 이미지 쌍을 사용하여 엄선된 실물 같은 패션 모델 라인업에서 옷을 정확하게 걸치고, 접고, 늘리고, 전시하도록 모델을 훈련했습니다. 결과적으로 사용자는 의류 품목을 보다 사실적으로 시각적으로 표현하고 향상된 온라인 쇼핑 경험을 제공받습니다.
이 획기적인 가상 입어보기 기능은 이제 Anthropologie, Everlane, H&M, LOFT와 같은 브랜드의 여성용 상의에 대해 Google 쇼핑을 사용하는 미국 쇼핑객에게 제공됩니다. '시착' 배지가 Google 검색에 표시되며 남성 상의는 올해 후반에 출시될 예정입니다.
Google의 소비자 쇼핑 제품 담당 수석 이사인 Lilian Rincon이 지적한 것처럼 온라인 쇼핑 경험에서 고객 만족이 가장 중요해야 합니다. 실제로 최근 설문 조사에 따르면 온라인 쇼핑객의 42%가 모델 이미지로 표현되지 않는다고 느끼는 반면, 59%는 제품을 입어볼 때 예상치 못한 불일치로 인해 항목에 불만을 느낀다고 합니다.
가상 착용 기술이 완전히 새로운 개념은 아니지만 Amazon, Adobe, Walmart와 같은 회사가 이전에 유사한 기술을 실험한 적이 있기 때문에 Google의 AI 기반 접근 방식은 온라인 쇼핑 산업에 혁명을 일으킬 것입니다.
가상 입어보기 기능과 함께 Google은 쇼핑 플랫폼에서 의류 검색 및 비주얼 매칭 알고리즘을 위한 AI 기반 필터링 옵션도 출시합니다. 이러한 필터는 사용자에게 색상, 스타일 및 패턴과 같은 요소를 고려하여 다양한 매장에서 검색 범위를 좁힐 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 온라인 쇼핑 경험을 더욱 간소화하고 고객이 자신의 취향에 맞는 완벽한 의류를 찾는 데 도움이 될 것입니다.
AppMaster의 플랫폼 에서 볼 수 있는 것과 같은 no-code 및 low-code 기술 세계의 이러한 발전은 의심할 여지 없이 비용 효율적이고 효율적인 솔루션을 제공함으로써 온라인 비즈니스에 도움이 됩니다. 생성 AI와 같은 차세대 도구의 기능을 활용하여 전 세계 사용자의 온라인 경험을 단순화하는 고급 애플리케이션이 생성되고 있습니다.
