인공지능이 새 옷의 뒤태까지 보여준다

한 장의 모델 사진으로 여러가지 자세 연출

인공지능이 원본 사진(왼쪽) 속의 모델 자세를 바꿔(왼쪽) 뒤태까지 보여준다. 유튜브 갈무리

새 옷을 입었을 때 정면 말고 뒤태와 옆태는 어떤 모습일까?

웃을 구입할 때 중요한 선택 기준이면서도 직접 입어볼 수 없는 온라인 쇼핑몰에서 의류를 고를 땐 도저히 알기 어려운 사항이다. 온라인 쇼핑몰의 모델은 대체로 옷을 입은 정면 사진 한 장만을 보여주는 경우가 많기 때무이다.

그런데 인공지능이 머지 않아 이런 고민을 해결해줄지도 모르겠다. 단 한 장의 모델 사진만으로도 옷의 세세한 특징을 그대로 살려 여러가지 자세를 취해주고, 필요하면 다른 옷으로도 바꿔 입혀줄 수 있는 인공지능이 개발됐다.

영국 과학전문지 ‘뉴사이언티스트’에 따르면 미국 버지니아공대 연구진은 먼저 신체의 팔다리와 관절을 확인해 원본 사진을 신체 부위별로 분리해 주는 알고리즘을 개발했다.

윗줄은 원본 사진, 아랫줄은 인공지능이 변형한 사진. 왼쪽 네 모델은 자세를 바꾼 것이고, 오른쪽 두 모델은 다른 모델의 옷을 바꿔 입힌 것이다. 아카이브에서 인용

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신경망이 서로 경쟁하며 자연스런 자세 찾아

연구진은 그런 다음 소비자가 원하는 모델의 포즈를 인공 신경망에 입력시켰다. 이는 알고리즘이 해당 신체 부위의 새로운 위치를 확인하도록 하기 위한 것이다.

이때 인공지능에선 동시에 생성적 대립 신경망(GAN)을 이용해 모델의 얼굴이나 옷같은 핵심 요소들을 새로운 자세에 맞춰 조정하는 작업이 진행된다.

갠이라 불리는 이 머신러닝은 진짜와 비슷한 가짜 얼굴을 만드는 딥페이크 영상 제작에 널리 쓰이는 기술이다. 인공지능이 생성자와 판별자로 나뉘어 경쟁하는 방식으로 목표에 가장 가까운 이미지를 만들어간다. 생성자가 새로운 자세에 맞춰 얼굴과 옷을 제시하면 판별자는 이것이 애초 원본 사진 속의 얼굴, 옷과 얼마나 다른지 판단해 피드백을 준다. 숨바꼭질과도 같은 이런 과정이 반복되면 실제와 구분할 수 없는 자연스러운 자세의 새 모델 사진이 완성된다.

이를 위해선 먼저 얼굴과 옷을 2D 이미지로 쫙 편 뒤, 새로 취한 자세에 맞춰 다시 입혀야 한다. 연구진은 이때 자외선 색상 계열의 열지도를 이용해 신체 부위들이 제 자리에 배치될 수 있도록 했다. 연구진은 모델의 몸에 다른 옷을 입히는 데도 이와 똑같은 방법을 사용했다.

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편향성 문제 여전…유색인종 모델 정확도 떨어져

‘뉴사이언티스트’는 “연구진이 개발한 인공지능은 대체로 성공적인 결과물을 내놨지만 손을 정확하게 움직이는 데는 어려움을 겪었다”고 전했다.

얼굴 이미지 인식에서 곧잘 문제가 되고 있는 인공지능의 편향성은 여기서도 문제가 됐다. 백인 모델이 아닌 유색인종 모델이 부자연스러운 표정으로 새로운 자세를 취할 때도 정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 연구진은 인공지능을 훈련시킬 다양한 의류모델 데이터가 부족하다는 점을 한 이유로 들었다. 이번 연구를 주도한 바도르 알바바 박사과정생은 “더 다양한 데이터 세트로 인공지능을 훈련시키면 더욱 좋은 성과가 나올 것으로 기대한다”고 말했다.

이탈리아 우디네대 니키 마르티넬 교수는 ‘뉴사이언티스트’에 “인공지능의 편향성을 개선하면 패션 디자인과 소매업계에 엄청난 가능성을 제시할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 9월13일 온라인 논문 사전출판집 ‘아카이브’에 실렸다.

곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr

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한 장의 모델 사진으로 여러가지 자세 연출


새 옷을 입었을 때 정면 말고 뒤태와 옆태는 어떤 모습일까?

웃을 구입할 때 중요한 선택 기준이면서도 직접 입어볼 수 없는 온라인 쇼핑몰에서 의류를 고를 땐 도저히 알기 어려운 사항이다. 온라인 쇼핑몰의 모델은 대체로 옷을 입은 정면 사진 한 장만을 보여주는 경우가 많기 때무이다.

그런데 인공지능이 머지 않아 이런 고민을 해결해줄지도 모르겠다. 단 한 장의 모델 사진만으로도 옷의 세세한 특징을 그대로 살려 여러가지 자세를 취해주고, 필요하면 다른 옷으로도 바꿔 입혀줄 수 있는 인공지능이 개발됐다.

영국 과학전문지 ‘뉴사이언티스트’에 따르면 미국 버지니아공대 연구진은 먼저 신체의 팔다리와 관절을 확인해 원본 사진을 신체 부위별로 분리해 주는 알고리즘을 개발했다.


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