컬이나 새로운 컬러를 실제로 선택하기 전에 헤어 스타일을 미리 시도하여 확인할 수 있다면, 새로운 헤어 스타일을 고민하는 사람에게는 너무나도 좋겠지요?. 미국 최대 뷰티 전문 리테일러인 Ulta Beauty의 AI 앱은 셀카를 사용하여 원하는 헤어스타일을 거의 즉각적으로 매우 사실적인 미리보기로 보여줍니다.
GLAMlab Hair Try On은 사용자가 사진을 찍고, 헤드샷을 업로드하거나, 모델의 사진을 사용하여 다양한 헤어 컬러와 스타일을 실험해 볼 수 있는 디지털 경험을 선사합니다. 매일 수천 명의 웹 및 모바일 앱 사용자가 사용하는 이 경험은 NVIDIA StyleGAN2 생성형 AI 모델을 기반으로 하지요.
헤어 컬러 트라이온(Hair color try-ons) 기능에는 Ulta Beauty 제품으로 연결되는 링크가 있어, 고객들이 실제로 해당 룩을 구현할 수 있습니다. 미국 전역에 1,400개 이상의 매장을 보유한 이 회사는 가상 도구를 사용하는 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 제품을 구매할 가능성이 더 높다는 사실을 발견했습니다.
“고객들은 제품을 구매하기 전에 헤어와 메이크업 스타일을 직접 체험해 볼 필요가 있습니다.”라고 Ulta Beauty의 컴퓨터 비전 및 디지털 혁신 부서 책임자인 Juan Cardelino는 밝혔습다. “매장에 메이크업 테스터를 통합한 최초의 화장품 회사 중 하나인 Ulta Beauty는 오프라인 매장이든 디지털 리테일 환경이든 체험 서비스를 제공하는 것이 Ulta Beauty의 DNA의 일부입니다.”
StyleGAN2에 Ulta Beauty의 감각 더하기
GLAMlab은 디지털 혁신팀이 개발한 울타 뷰티의 첫 번째 생성형 AI 애플리케이션입니다.
이 팀은 AI 파이프라인을 구축하기 위해 GAN(Generative Adversarial Networks)을 위한 스타일 기반 신경망 아키텍처인 StyleGAN2를 선택했습니다. NVIDIA Research 에서 개발한 StyleGAN2는 전이 학습을 사용해 다양한 스타일의 무한한 이미지를 생성합니다.
“StyleGAN2는 기술 커뮤니티에서 가장 잘 알려진 모델 중 하나이며, 소스 코드를 실험용으로 사용할 수 있었기 때문에 저희 애플리케이션에 적합한 선택이었습니다.”라고 Cardelino는 밝혔습니다. “헤어스타일 트라이-온 사용 사례의 경우, AI가 사용자의 얼굴 특징을 왜곡하지 않고 머리카락과 관련된 픽셀만 수정할 수 있도록 모델을 상업용으로 라이선스하고 재교육하고 주위에 가드레일을 설치해야 했습니다.”
Ulta Beauty 웹사이트와 모바일 앱에서 제공되는 헤어 스타일 및 컬러 트라이온은 클라우드의 NVIDIA Tensor 코어 GPU를 사용하여 첫 번째 스타일을 계산하는 데 약 5초, 두 번째 스타일은 각각 약 1초가 소요되는 AI 추론을 실행합니다.
이 회사는 향후 가발과 같은 추가적인 헤어 카테고리에 가상 시착(Virtual trials)을 통합할 계획이며, 가상 헤어스타일 시착을 매장 내 스타일링 서비스와 연결하는 방법까지도 모색하고 있습니다.
“스타일리스트는 이 도구를 사용하여 고객에게 특정 헤어스타일이 어떻게 어울리는지 보여줌으로써 새로운 스타일을 시도하는 데 자신감을 줄 수 있습니다.”라고 Cardelino는 말합니다.
이러한 AI 기반 가상 시착은 고객에게 Ulta Beauty의 제품과 상호작용할 수 있는 새로운 방법을 제공하는 것 외에도 사용자가 창의력을 발휘하고 개인 스타일에 대한 새로운 가능성을 탐색할 수 있는 기회를 제공합니다.
Cardelino는 “헤어와 메이크업은 재미있는 카테고리입니다.”라고 말합니다. “가상 시착은 물리적인 변화를 감수하지 않고도 고객의 안전 지대를 벗어날 수 있는 옵션을 탐색할 수 있는 방법입니다.”
전 세계 수백 명의 과학자와 엔지니어가 AI, 컴퓨터 그래픽, 컴퓨터 비전, 자율 주행 자동차, 로보틱스 등 다양한 분야의 주제를 다루는 NVIDIA Research의 최신 연구 결과를 확인해 보세요.