AI가 만든 골프 화보는 어떨까
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패션계가 인공지능(AI)이라는 옷을 조금씩 갈아입고 있다.
패션계 AI 등장 사례를 통해 골프업계에도 적용할 만한 부분이 있을지 알아봤다.
패션계 AI 등장은 골프업계에도 신선한 바람을 불러오기에 충분하다.
패션계 AI 등장 사례가 더 늘어나 AI와 사람의 의미 있는 협업이 점점 더 부각된다면 머지않아 골프업계에서도 디자인 영역, 생산과 재고관리 등 다방면에서 AI의 흔적을 찾아보는 게 어렵지 않을 것으로 예상된다.
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패션계가 인공지능(AI)이라는 옷을 조금씩 갈아입고 있다. 패션계 AI 등장 사례를 통해 골프업계에도 적용할 만한 부분이 있을지 알아봤다.
생성형 AI 기술은 패션산업에서 큰 관심을 받고 있다. 마케팅 소구 포인트가 아닌 차별화 방안으로 채택되고 있는 가운데, 국내에서는 코오롱인더스 트리F nC부 문의 ‘캠브리지멤버스’와 LF의 ‘알레그리’가 나선 상태다. 현재는 온라인용 홍보 이미지 제작에 활용하는 단계다. 이미지 제작에 특화된 생성형 AI 프로그램 ‘미드저니’를 사용하고 있으며, LF는 AI 사용 이전 대비 500% 이상의 비용 및 시간 절감 효과가 있을 것으로 분석했다.
패션업계 AI 기술은 자동화 기능을 넘어 창의적인 콘텐츠 제작과 소비자의 상호작용 등 다양한 영역에서 활용되고 있다. 유니크한 아티스트의 영역을 충족시키면서도 효율적이고 빠른 작업이 가능하다는 것이 장점. 패션 룩북 및 제품 사진을 자동으로 촬영하는 ‘포토봇’을 제작한 스튜디오랩 이재영 이사는 “최근 주목받고 있는 생성형 AI 기술은 제품만 찍은 사진을 모델이 직접 착용한 사진으로 탈바꿈시킬 정도로 고도화돼 있다. 촬영을 원하는 모든 이들이 유명 사진작가, 디자이너와 작업할 수 없는 상황에서 인간을 대신하는 AI 기술은 반복적이며 빠르게 작업해야 하는 영역을 신속하게 처리하며 높은 제작비를 절감시킨다”며 더 가치 있는 작업에 역량을 투입함으로써 경쟁력을 확보하게 도와준다고 덧붙였다.
여기에 패션 상품의 속성을 파악하는 AI 알고리즘까지 적용하면 소비자 행동 분석과 개인화 된 마케팅 전략 및 예측 분석까지 가능해진다.
이 이사는 “알고리즘이 탑재된 포토봇은 분석한 특징을 기반으로 구매 욕구를 자극하는 유니크한 사진을 이끌어낼 수도 있다. 예를 들어 자수 로고와 트임이 특징인 골프 스커트를 촬영한다면 해당 부분을 로봇이 인지하고 자동으로 그 부분을 강조한 구도로 촬영을 한다”고 덧붙였다. AI는 단순 자동화 기능을 넘어 창의적인 콘텐츠 제작과 소비자와의 상호작용, 개인화된 마케팅 전략 수립과 예측 분석, 소비자 행동 분석까지 가능하게 한다. 이는 기업의 경쟁력을 향상시키기에 충분한 요소다.
전 세계 골프장 배경으로 화보 완성, 온라인몰 운영 시 제작비 절감도
패션계 AI 등장은 골프업계에도 신선한 바람을 불러오기에 충분하다. 역동적인 골프 화보를 재현하기 위해 모바일 매니퓰레이터(Mobile Manipulator)를 자율주행하면 사진에 적합한 배경을 옮겨 다니며 촬영할 수도 있고, 포토봇을 이용하면 전 세계 어디든 장소를 합성할 수 있어 해외 유명 골프장을 배경으로 작업이 가능하다. 자연의 정취를 한껏 느끼는 포즈를 취하는 AI 모델까지 더해진다면 실제 인물 모델 못지않은 감흥을 전달할 수 있을 것이다.
특히 AI는 온라인몰을 운영하는 브랜드에 전방 위로 도움이 될 수 있다. 대부분의 골프웨어 브랜드는 S/S 시즌 의류 촬영이 끝나면 사진을 고르고, 보정하고, 상세 페이지를 디자인하고 업로드하는 작업을 해야 한다. 골프 시즌은 한정적이기 때문에 또 금세 F/W 시즌 작업에 돌입해야 하는 상황. 이 이사는 “사진 촬영도 문제지만 이 과정이 끝나면 판매를 촉진하는 광고물 디자인 작업도 필요하다”면서 “의류 사진만 올려도 제품 상세 페이지 디자인을 자동으로 만들어주는 ‘셀러캔버스’를 이용하면 숙련된 디자이너가 2~3시간 걸려 하던 작업도 30초면 완성할 수 있다”고 덧붙였다.
즉, AI는 사진 촬영, 상세 페이지 완성, 커머스 자동 업로드까지 원스톱으로 가능한 셈. 패션계 AI 등장 사례가 더 늘어나 AI와 사람의 의미 있는 협업이 점점 더 부각된다면 머지않아 골프업계에서도 디자인 영역, 생산과 재고관리 등 다방면에서 AI의 흔적을 찾아보는 게 어렵지 않을 것으로 예상된다.
사진 스튜디오랩
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