사진작가 루크 뉴전트는 AI 도구를 사용하여 카사블랑카 파리의 최신 캠페인을 위한 이미지를 제작했다.

생성형 AI 전문 스타트업 임키(Imki)의 대표이자 설립자 프레데릭 로즈(Frederic Rose)는 지난 7월 프랑스 국책 투자은행(Bpifrance)가 파리에서 주최한 컨퍼런스에서 "1년 전만 해도 럭셔리 패션 브랜드들은 메타버스와 대체 불가능한 토큰(TFT)에 영광했다. 이제 그들은 이 두 가지에 대해 훨씬 적게 이야기하고 있으며, 대신 인공 지능(AI)에 대해 점점 더 많이 고민하고 있다. 우리는 패러다임 전환의 문턱에 서 있다"라고  말했다. 챗GPT(ChatGPT)가 대중들의 관심 속에 등장한 지 불과 몇 달 만에 AI는 특히 크리에이티브 프로세스와 관련하여 무한한 가능성을 지닌 애플리케이션으로 간주되는 패션 및 럭셔리 업계에서 가장 큰 관심을 받고 있다.

지난 6개월 동안 챗GPT, 렌사 AI(Lensa AI), 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리2(Dall-E 2) 등이 등장하면서 이른바 생성형(generative) AI 소프트웨어가 폭발적으로 증가했다. 여러 브랜드들이 이러한 트렌드를 적극 활용하고 있지만, 지금까지는 주로 커뮤니케이션 목적으로 이러한 애플리케이션을 사용하는 데 그치고 있다. 예를 들어, 브랜드 카사블랑카 파리(Casablanca Paris)의 2023 봄/여름 캠페인에서는 영국 출신 사진작가 루크 뉴전트(Luke Nugent)가 AI 툴을 사용하여 제작한 이미지를 선보였다.

디지털 아티스트와 여러 프로젝트를 진행한 구찌, 알고리즘을 제공한 발렌티노와 2021 봄/여름 오트 쿠튀르 컬렉션을 소개하는 영상을 제작한 독일 아티스트 마리오 클링만(Mario Klingemann) 등 몇몇 럭셔리 브랜드가 AI를 실험하고 있다. 최근에는 AI를 최신 여름 컬렉션 프레젠테이션의 효과를 높이기 위한 수단으로 활용하여 관심을 끌고 브랜드 이미지를 강화하고자 하는 브랜드도 있다.

실제로 패션 업계에서 AI 툴이 활용되기 시작한 것은 약 10년 전이다. AI 아티스트이자 엔지니어인 폴 무기노(Paul Mouginot)는 "첫 번째 도입 물결은 2013년부터 2019년 사이에 일어났다. 처음에는 주로 이미지 인식 솔루션에 의존한 마케팅 세분화 도구로서, 예를 들어 패션 브랜드가 수백만 개의 경쟁사 제품을 분류할 수 있게 해 주었다. 다른 용도는 본질적으로 예측 기능이다. AI를 통해 제품의 과거 판매 결과를 분석함으로써 수요와 재고 추세를 예측하고 가격을 조정할 수 있다"라고 말했다.

그는 2018년 프랑스 소매업체 비피(Veepee)에 인수된 경쟁 인텔리지전트 툴이 핵심인 AI 패션 회사 다코(Daco.io)와 데이터 마이닝 분야의 스타트업인 스테이블러테크(Stabler.tech)를 공동 설립했다. 또한 AI 알고리즘과 장인 정신을 결합한 아트 스튜디오 오레세 베티에(Aurece Vettier)를 설립했다.

2014년, 생성형 AI에서는 두 개의 신경망이 서로 경쟁하면서 학습하는 방식인 적대적 생성 신경망(GAN)이라는 새로운 알고리즘 제품군이 등장했다. 이는 AI에 창의적인 기능을 부여하여 소프트웨어가 이미지를 모방할 수 있도록 하는 머신 러닝 프레임워크의 한 종류다. 데이터와 이미지를 대규모로 수집하면 이러한 네트워크를 훈련하는 데 사용할 수 있는 데이터 세트를 구축할 수 있다. 학습이 완료되면 키워드 프롬프트를 사용하여 완전히 새로운 이미지를 만들 수 있다. 프레데릭 로즈는 "AI는 간단한 질문에 응답하여 가장 적절한 답변을 생성한다. 하지만 AI는 방향성을 예측하거나 트렌드를 포착할 수 없으며 감정을 관리할 수도 없다"라고 말했다.

이러한 기술이 이미 존재하지만 이를 적극적으로 사용하는 데는 두 가지 주요 장벽이 있다. AI 아티스트이자 엔지니어인 폴 무기노는 "데이터를 검색하는 방식과 관련된 데이터 품질 문제, 즉 데이터 관리 문제가 여전히 존재한다. 또 다른 장벽은 점점 더 정치적 이슈가 되고 있는 데이터 채굴과 관련이 있다"라고 말했다. 그는 최근까지 데이터 채굴 기술을 구축하려면 수많은 개발자와 리소스가 필요했지만,  이제는 보다 합리적인 가격의 인터페이스가 제공되고 있다고 언급했다. 그는 "새로운 점은 누구나 이러한 플랫폼에 액세스할 수 있게 되었다는 점이다"라고 덧붙였다.

AI 툴은 제품 산업화와 판매 및 고객 경험을 최적화하는 데 주로 사용되었지만, 디자인 프로세스와 관련해서는 상대적으로 미개척 분야다. 지금까지 이 길을 택한 브랜드는 아크네 스튜디오(Acne Studios)와 같은 극소수의 예외적인 경우를 제외하고는 거의 없다. 스웨덴의 이 브랜드는 2020년에 아티스트 로비 배럿(Robbie Barrat)과 협업하여 2020 가을/겨울 남성복 컬렉션을 제작했는데, 당시로서는 매우 실험적인 접근 방식으로 머신으로로 디자인한 아이템부터 시작했다. 브랜드 크리에이티브 디렉터 조니 요한슨(Jonny Johansson)은 벨기에 경제지 <L'Echo>의 잡지 부록인 사바토(Sabato)와의 인터뷰에서 "머신은 아크네 스튜디오의 사진만 처리했기 때문에 그 결과물은 매우 친숙하게 보였다. 우리가 사는 세상이지만 다른 은하계에서 온 것 같았다. 특히 AI가 편견 없이 다른 시선으로 옷을 바라볼 수 있도록 가르쳐준 점이 마음에 들었다"라고 말했다.

AI로 생성된 이미지에서 영감을 받은 아크네 스튜디오의 2020 가을/겨울 남성복 컬렉션 룩.

이후 코로나19 팬데믹으로 인해 디지털화가 촉진되었고 AI 기술은 더욱 발전했다. 프레데릭 로즈는 "AI 툴은 항상 존재해 왔지만, 그 도구와 상호작용하는 것은 매우 어려웠다. 현재의 혁명은 인간의 한계를 뛰어넘어 상호 작용하고 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 능력에 있다. 오늘날에는 생성형 AI를 사용하여 특정 의미를 가진 텍스트나 이미지를 만들 수 있다. 더 이상 미술 학위가 필요하지 않다! 우리는 단순히 메시지를 제공하는 데 재능이 있으면 된다. 즉, 우리가 원하는 것을 정확하게 설명할 수 있는 능력만 있으면 AI가 그 일을 대신 해준다"라고 말했다.

끝없는 반복 작업

생성형 AI 전문 스타트업 임키(Imki)의 패션 및 럭셔리 비즈니스 개발 책임자인 니콜라스 플라우드(Nicolas Flaud)는 "가장 큰 과제는 양질의 데이터베이스를 확보하는 것이다. 데이터 세트가 깨끗하다면 특히 제조 및 리드 타임 측면에서 럭셔리 산업에 무수히 많은 응용 분야가 있다. AI는 디자인 프로세스의 속도를 획기적으로 높여 지금보다 훨씬 더 빠르게 컬렉션을 제작할 수 있게 해줄 것이다. AI는 무제한의 데이터를 활용하여 단 몇 시간 만에 무한한 양의 새로운 반복 작업을 생성할 수 있으며, 프린트 패턴도 마찬가지다. 이는 크리에이티브 역량을 10배로 향상시킬 것이다"라고 말했다.

프랑스 섬유&의류 연구소(IFTH)의 전무 이사 클라리스 레일(Clarisse Reille)은 "이와 같은 애플리케이션은 훨씬 더 광범위하고 방대한 무드보드를 만들어 창의력을 높이고, 특히 비전과 신념을 가진 디자이너를 탁월한 디자이너로 이끌 것이다. 일단 디자이너가 이 앱에 빠져들면 누구나 새로운 영감의 원천이 되는 것을 피하지 못할 것이다"라고 말했다. 이어 그는 "그 옛날 사진이 그랬던 것처럼 새로운 크리에이티브 분야가 열리고 있다. 당시 사람들은 사진이 회화의 종말을 가져올 것이라고 우려했다. 사실 사진의 발명은 회화를 새로운 방향으로 이끌었다"라고 덧붙였다.

직물 직조와 의복 제작의 규칙에 전혀 구애받지 않고 오직 이미지의 자극을 받은 AI 소프트웨어는 제한 없이 새로운 디자인을 생성하며, 그 결과물은 부인할 수 없을 정도로 신선하다.

AI 아티스트 폴 무기노는 "AI는 다양한 크리에이티브 솔루션에 대한 액세스를 제공함으로써 속도가 매우 빨라진 시대를 살고 있는 브랜드와 디자이너들에게 선택의 폭을 넓힐 수 있는 기회를 제공할 것이다. 이는 디자이너에게 숨돌릴 틈을 제공하고 시간을 절약할 수 있게 해 줄 것이다. 실용적인 관점에서 볼 때, 업계는 세계 각지의 독특한 아이템을 모방하지 않고 그 본질만을 담기 때문에 문화적 도용 사례를 줄일 수 있게 될 것이다. 또한 AI는 새로운 형태와 개념에 접근하고 자신의 한계를 뛰어넘어 흥미로운 아이디어를 창출하는 동시에 생산성에도 도움이 될 것이다"라고 말했다.

임키는 AI를 사용하여 단 몇 시간 만에 이 드레스 컬렉션을 개발했다.

가능성의 범위는 무궁무진하다. 임키(Imki)의 패션 및 럭셔리 비즈니스 개발 책임자 니콜라스 플라우드 지적했듯이, 예를 들어 생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 브랜드가 생산을 시작하기 전에 직원, 소매업체, 심지어 고객과 함께 컬렉션을 테스트할 수 있다. 과잉 생산을 피할 수 있기 때문에 비용뿐만 아니라 시간도 상당부분 절약할 수 있다. 의류 모델을 더 빠르게 개발함으로써 최신 트렌드에 더 빠르게 대응할 수 있는 것은 두 말할 필요가 없다.

실제로 글로벌 패션 기업들은 생성형 AI를 잠재적인 성장 동력으로 인식하기 시작했다. 보스턴 컨설팅 그룹이 프랑스럭셔리협회 알타감마와 함께 실시한 최근 연구에서, 설문조사에 참여한 임원 중 45%는 챗GPT 덕분에 AI 투자를 늘릴 수 있었다고 답했으며, 고위 임원 중 67%는 생성형 AI에 우선순위를 두고 싶다고 답했다.

AI가 과잉 생산 유발?

그러나 이러한 광범위한 열풍은 다소 완화될 필요가 있다. 일부 패스트패션 업체를 통해 이미 입증된 것처럼, AI는 생산량을 줄이기보다는 오히려 과잉 생산을 부추길 위험이 있다. 럭셔리 업계에는 적용되지 않아야 할 고려 사항이지만, 컬렉션을 더 빨리 만들 수 있는 기회는 시장에 캡슐 컬렉션이 넘쳐나면서 과잉 생산에 영향을 미칠 수 있다는 점은 분명하다.

AI 옹호론자들이 거의 언급하지 않는 또 다른 문제는 디지털 기술의 환경 발자국으로, 이미 많은 에너지를 소비하고 있다. 생성형 AI의 대규모 사용은 해당 부문의 에너지 소비를 증가시킬 수 있다. 프랑스 섬유&의류 연구소의 전무 이사 클라리스 레일은 "이러한 유형의 오픈 소스 도구는 잠재적으로 편향성 사례를 증가시킬 수 있으므로 조작의 위험이 있다"라고 지적했다.

명심해야 할 또 다른 실용적인 측면은 AI로 생성된 이미지를 제조 라인에 직접 적용할 수 없다는 점이다. 클라리스 레일은 "현재 AI로 생성된 이미지의 문제는 그 이미지가 2차원적이라는 점이다. 원단과 패턴에 대해 잘 알고 있는 디자이너와 모델 제작자가 이 문제를 해결할 방법을 찾아야 한다. 하지만 2년 안에 해결책을 찾을 수 있을 것이다."라고 말했다. AI 아티스트 폴 무기노는 "가까운 미래에는 3D 모델링을 통해 신경 방사장(NeRF) 알고리즘을 통해 완전히 독창적인 모양을 생성할 수 있게 될 것입니다"라고 말했다.

일부 패션 브랜드는 이미 몇 년 전부터 사용되어 온 3D 모델링 기법에 AI 툴과 그 실행 속도를 결합하기 위해 노력하고 있다. 이를 통해 디자이너는 원단이 어떻게 흘러내리는지 등 매우 사실적인 렌더링을 생성하고 프로토타입을 제작하기 전에 제품을 시각화할 수 있다. AI와 3D 디자인을 통합한 최초의 플랫폼인 디자인인공지능연구실(AiDLab)은 2021년 말 홍콩에 설립되었다. 홍콩 폴리테크닉 대학과 로얄 컬리지 오브 아트가 공동 설립한 이 회사는 현재 패션 학생들이 테스트 중인 소프트웨어 '아이다(AiDa)'를 개발했다.

홍콩 디자인 인공지능 연구실(AiDLab)은 2년동안 AI와 3D 디자인을 결합한 소프트웨어를 개발해 왔다.

마지막으로, 생성형 AI와 관련된 중요한 이슈는 지적 재산권 문제다. 프레데릭 로즈는 "데이터를 보호하는 것은 디지털 데이터 소유자에게 진정한 도전 과제다. 디지털 데이터 소유자가 AI 애플리케이션에 넘겨주는 모든 데이터는 AI 애플리케이션에 의해 활용되기 때문이다. 이는 저작권 문제를 제기한다. AI를 사용하는 브랜드는 데이터와 창작물을 절대적으로 보호해야 한다"라고 말하며, "대부분의 럭셔리 브랜드는 직원들이 기존 웹 기반 AI 애플리케이션을 사용하는 것을 금지하고 있기 때문에 이를 잘 이해하고 있다"라고 덧붙였다.

클라리스 레일도 같은 맥락에서 "럭셔리 브랜드의 경우 자신들의 작품 세계와 유산을 반영하는 독점적인 데이터 세트로 자체 AI 도구를 만들어 전적으로 자신들만을 위한 애플리케이션을 개발해야 한다"라고 제안했다. 그녀는 "이러한 유형의 도구는 반드시 브랜드의 자산이어야 한다"라고 강조했다.

AI 아티스트 폴 무기노는 "중요한 것은 각 브랜드의 브랜드 내러티브에 맞게 AI 모델을 커스터마이징할 수 있어야 한다는 것이다. 그렇게 하면 각 브랜드의 DNA를 기반으로 더욱 정교하고 정밀한 방식으로 AI 툴을 학습시킬 수 있다"라고 말했다. 또한 그는 브랜드 관계자들에게 "이 기술을 적극적으로 활용하라"고 독려했다. 클라리스 레일은 "이것은 정말 혁신적인 변화가 될 것이다. 기업들은 이 기술이 앞으로 대세가 될 것이기 때문에 적극적으로 파악하는 것이 필수적이다. 마치 인터넷의 출현과 비슷하다. 당시에는 많은 기업, 특히 럭셔리 브랜드도 인터넷을 경계했다. 하지만 디지털화를 먼저 도입한 브랜드들은 여전히 경쟁 우위의 혜택을 누리고 있다"라고 결론지었다.

패션의 생성형 AI의 활성화에 남아있는 유일한 문제는 패션 업계에 AI 및 3D 디자인 전문 인력이 절대적으로 부족하다는 점이다. 아카데미는 이제야 특정 과정을 개설하기 시작했기 때문이다. 결국 AI 및 3D 전문 인력을 얼마나 빨리 확보하느냐에 따라 패션의 생성형 AI 성공 여부가 달려 있는 셈이다.

유재부 패션 에디터
UB@fi.co.kr