( 정말 최대한 다른 사명이 나오지 않게 노력 했는데 딱 1개의 이미지에만 특정 사명.... 에이블리 ㅠㅠ 를 노출 하겠다. 절대 업체 광고, API 광고글이 아니다.... 참 요즘은 오해를 많이 받는다. 나에게 마음대로 리뷰할 자유도 없는가.... ㅠㅠ. 악플은 무섭다 ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ )
비용만 있으면 웹 베이스로 가상의 모델도 생성가능하며, 실내 피팅, 야외 피팅까지 정말 많은 서비스들이 있었다.
목표를 간단하게 잡자. 난 이번엔 자동화툴을 활용하여 단순히 피팅 처리 하는 제일 기초 과정을 진행해 보려고 한다.
- 예상하는 워크 플로우
1) 모델은 특정 사진으로 일단 고정(옷을 바꿔 입는게 목적인 실습) >
2) 특정 웹 페이지 폼 생성 >
3) 입을 옷 업로드 >
4) 클릭/딸깍 >
5) 약 30초? 안에 피팅 결과 생성 >
6) 바로 결과 보기.
이런 컨셉으로 진행해 나갈 예정이다. 그럼. 시작해보자.
당장 개념증명, POC(Proof of Concept) 를 진행한다면 몇시간만에 해볼 수 있을까?
라는 생각이 갑자기 들었다!!
(글을 마무리 하고 있는 지금이 새벽 1시 이다. 갑자기 삘받아서 시작한지 한 ... 3시간? )
1) 오픈소스 커뮤니티에 레퍼런스가 많다 : 뒤지고?? 찾아보고?? 다양하고 레퍼런스도 정말 많다. ???? 2) 정했다면 바로 적용가능한 API key를 발급 받아 써보는데 드는 비용은 1~2만원??? : 이정도면 재비로 해보자...
이정도면 지금 당장 해보겠다라는 판단이 들었다.
갑자기 하는 넋두리 라면.. 안읽고 넘어가도 좋다..
난 오랫동안 개발을 하기 보다는 POC를 늘 진행하였고,
업무 PL, PM으로 많은 개발자 분들은 관리하는 관리 직군에 있었다.
그렇기 떄문에 개발을 직접 뛰는 일이 거의 없었다. 그래서 개발자로서는 자신감이 없었던 기간이 꽤나 길었다. 암흑기가 있었다. 그런데 이런 경험들이 지금 AI시대에서는 위와 같은 생각을 갖게 해주는 특이한 경험이 된것 같다.....
POC?? 정말 재밌다. ㅎㅎㅎㅎㅎ 다들 그러려나..
무튼. 목표 시간3시간! 그래서 바로 적용해보려 했다.
내가 요즘 자구 POC에 활용하고 있는 n8n을 통해 간단한 프로토타입 정도는 금세 만들 수 있을 것 같았다.
그리고 나만의 가상 피팅룸 완성
그 결과물을 보니... 나도 모르게 "이 옷 진짜 예쁘네? 사고 싶다"는 생각이 들었다.
이게 바로 가상 피팅룸의 매력인가 싶었다.
하기 이미지가 그 결과물 중의 일부이다.
이것또한 혹시 출처를 남김에도 문제가 되면 꼭 말씀주시면 삭제 하도록 하겠다. ( 정말 오해... 광고가 아니다 ㅠㅠ 내 사진으로 하기엔...부담이.... )
이런 기사들을 보고 "정말 효과가 있나? 직접 만들어보자!"라는 생각이 들어서 시작된 프로젝트다.
왜 지금 가상 피팅룸인가?
패션 이커머스의 가장 큰 골칫거리는 높은 반품률이라고 한다. 실제로 반품 쿠폰지급을 줄이는걸.......봤다. ㅠㅠ
사유는 다양하다. 사이즈 미스... 피팅해보니 별로....
그런데 가상 피팅룸을 도입한 기업들의 성과를 보면
지표
기존
가상 피팅룸 도입 후
개선율
반품률
30%
19%
-36%
구매 전환율
기존 대비
121%
+21%
고객 만족도
기존 대비
167%
+67%
가상 피팅룸 시장 규모는 2025년 68억 6천만 달러에서 2032년에는 19.8%의 CAGR로 성장할 전망이라니,
이 수치가 정말 맞는 수치라면! 이제 선택이 아니라 필수가 되지 아니 할까????????
가상 피팅 서비스 제공 업체들이 우후죽순!
요즘 정말 많은 업체들이 가상 피팅 AI 서비스를 출시하고 있다. 심지어... 무료 AI 피팅 기능을 제공하는 업체도 있다고 하더라. ( 물론 무료라고 해서 몰려가면 KIRO 처럼 또 정지 먹는다. )
이런 업체들이 많아진다는 건 시장이 그만큼 뜨겁다는 증거 아닐까? 각자 특화된 분야(안경, 의류, 화장품 등)로 차별화를 시도하고 있는 모습도 흥미롭다.
n8n으로 구현하기
정말 잠깐 찾아봤지만, 요즘은 좋은 API들이 워낙 많아서 no코드, low코드 툴로도 충분히 프로토타입을 만들 수 있다.
특정 업체 API를 홍보한다는 말을 듣고 싶진 않네요 ㅠㅠ ㅎㅎ
정말로 많은 커뮤니티, 그리고 요즘은 LLM을 통해 구현하기가 쉽다. 특정 가상 피팅 API 업체를 노골적으로 홍보하는 것처럼 몰리지 않고 싶기도 하고, 대략적인 구조와 경험담 중심으로 정리하면, 이를 통해 LLM 또는 검색을 통해 쉽게, 바로 적용 가능 하다! 해본 분들은 딱 알 것 이다.!
워크플로우 구성
가상 피팅 앱 폼 트리거 : 사용자가 상품 이미지와 개인 정보를 입력
이미지 업로드 : Google Drive에 원본 상품 이미지 저장
다운로드 → 이미지 처리 : 저장된 이미지를 가져와서 가상 피팅 API로 전송
조건 분기 : 5초 대기 후 성공/실패 처리 분기
결과 처리 : 완료된 피팅 결과를 최종 폼으로 전송
실제 워크플로우 구조
아래는 내 워크플로우의 모습이다.
🖼️ [워크플로우]
🖼️ [피팅 결과 예시]
첫 번째 삽질 처음엔 실시간으로 바로 결과를 보여주려고 했는데, 가상 피팅 API 처리 시간이 생각보다 걸렸다. 그래서 5초 대기 로직을 넣고 비동기 처리 방식으로 변경했다.
아직 충전된 API비용이 있으니 옷이나, 바지를 직접 입혀보실분들을 위해 링크를 남겨 두려고 한다. ( 충전금을 다쓰면 링크는 내리도록 하겠다. )
색깔, 핏, 길이감까지 다 내 취향이었고, 내 사진으로도 테스트 해봤다. 물론 올릴순 없지만 ㅠ
심지어 "혹시 AI가 더 예쁘게 보정해준 건 아닌가?"라는 의심까지 들 정도였다. 실제로는 제품 이미지와 거의 유사한 것 같았고, 이정도면 피팅 성공인가 싶었다.
노코드/로우코드의 매력
이번 프로젝트로 노코드 툴의 진짜 위력을 실감했다.
난 n8n과 langflow정도를 체험하고 있다. 개인적으로 이번 n8n workflow 구성 체험은 너무 만족 스러웠다.
물론 Zapier, Make등은 아직 써보진 못했지만 이정도면 너무 만족 스러웠다.
n8n vs Langflow : 이번 workflow 구성 실습에서는 용도가 다르다
n8n : 범용 워크플로우 자동화 도구. API 연동, 데이터 처리, 스케줄링 등 다양한 업무 자동화에 특화
Langflow : LangChain 기반 AI 애플리케이션 개발에 특화. NLP, 챗봇, AI 에이전트 구축에 최적화
둘 다 드래그앤드롭 방식의 시각적 인터페이스를 제공하지만, 목적이 다른 것 같았다.
가상 피팅룸 같은 프로젝트에서는 n8n이 더 적합했다고 생각한다.
API 호출, 이미지 처리, 조건 분기, 웹훅 등을 쉽게 연결할 수 있고, 다양한 커뮤니티가 활성화 되어있다고 생각한다.
만약 AI 대화형 서비스를 만든다면 Langflow를 추천하기도 했을 것 같다.
노코드의 장점 (개인적인 생각이기도 하다.) • 아이디어 검증 속도 : 며칠이 아닌 몇 시간 만에 POC가 가능했다. • 실험 비용 절약 : 개발자 리소스 없이도 프로토타입 가능하다. • 트렌드 대응력 : 새로운 API나 서비스를 빠르게 조합해서 테스트 가능하다. • 커뮤니티 활용 : 다른 사람들의 워크플로우 템플릿도 너무 넘쳐나며 무료로 공개 하고 있다.
트렌드 따라가기의 중요성??
이번 POC를 하면서 느낀 건, 기술 자체보다 "트렌드를 빠르게 캐치하고 실행하는 능력"이 더 중요한게 아닐까? 라는 생각이 들었다. 개인적으로는 패션, AI 활용, 노코드/로우코드 워크플로우... 이 모든 트렌드가 하나로 합쳐져 있는 POC었다.
가상 피팅룸이라는 기술 자체는 이미 몇 년 전부터 있었지만, API 생태계 성숙, 노코드 툴 발전, AI 모델 고도화가 맞물리면서 더 쉽고, 빠르게 가능했을까?
만약 전통 개발 방식이었다면? n8n으로는 2~3시간이면 충분했지만, 전통적인 풀스택 개발로 POC를 진행 했다면 솔루션 업체가 들어오든, 개발자들이 진행하려면 최소 1-2주는 걸렸을 것 같다. 그정도 여유는 줘야하지 않았을까? 프론트엔드 UI 설계, 백엔드 API 구조 정도는 잡아야 했을 것 같다. ( 데이터베이스 스키마, 이미지 처리 최적화, 에러 핸들링, 테스트 코드는 생략하더라도... ㅎㅎㅎㅎ )
오픈소스 커뮤니티의 강점
오픈소스 커뮤니티의 진짜 가치는 여기에 있다고 생각한다.
아이디어 확장: 기존 워크플로우를 보고 내 상황에 맞게 변형하는 아이디어를 얻을 수 있다
기술 트렌드 파악: 어떤 API가 인기 있고, 어떤 조합이 효과적인지 실시간으로 알 수 있다
패션테크도 사실 관심이 없었는데 재미있는 것 같다. 가상 피팅룸처럼 고객 경험을 확실히 개선시킬 수 있는 기술들이고 나도 패션업계에 있어서 그런가? 또한 노코드 툴 덕분에 이런 트렌드를 빠르게 실험해볼 수 있어서 좋았고, 앞으로도 계속 새로운 트렌드들을 따라가 보려고 한다. 요즘은 너무 많은게 변하고 있고 빨라서 힘들다 ... ㅎㅎㅎ
혹시 비슷한 프로젝트를 해보신 분이나, 패션테크에 관심 있는 분들의 경험도 계시다면 언제든 공유해주시면 감사합니다. 이것저것 해보면 좋지 아니 하겠습니까? ㅎㅎ
