Suggestions for the Use of Fashion Images with Generative AI-Focusing on Application of AI Training Data and AI Technology-

Abstract

머신러닝 이후 급속히 발달한 인공지능은 다량의 데이터와 최신 기술이 적용되어 생성형 인공지능으로 진화하였다. 다양한 생성형 인공지능 플랫폼 개방으로 이를 활용한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 최신기술이 탑재된 인공지능을 활용하여 패션 디자인분야에 적용 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이론적 배경은 인공지능 학습과 적용된 인공지능 기술에 중점을 두었다. 인공지능이 어떻게 학습되고 어떠한 기술이 적용되어 이미지 생성형 인공지능으로 발전하였는지를 분석 하였다. 본 연구는 국내외 선행연구와 연구소의 기술자료 등 문헌중심의 질적 연구방법을 택하였다. 실증 연구로 최신 기술인 멀티모달 기술이 적용된 ‘빙 챗(Bing Chat)GPT’를 디자인 도구로 활용하였다. 다양한 제시어를 입력하여 패션디자인에 필요한 결과물을 생성하여 그 활용성을 논하였다.BR 연구범위는 인공지능을 패션디자인에 적용하기 위한 주요 요소인 패션 데이터의 가공과 패션데이터세트를 기반으로 하였다. 인공지능기술은 패션이미지 생성을 위한 딥러닝 모델연구와 그 실행을 위한 최신인공지능 기술로 범위를 제한하였다.BR 연구 결과는 다음과 같다.BR 첫째, 추구하는 목적에 의해 수집되고 가공된 패션 데이터는 패션데이터세트로 구성되어 패션 인공지능 학습을 위한 모델로 개발되었다.BR 둘째, 패션 데이터세트는 이미지 생성 모델을 활용하여 패션이미지를 생성하는 인공지능에 활용되었다.BR 셋째, 시각적 이미지가 중요시 되는 패션 디자인에는 이미지 생성형 인공지능을 보조디자인 도구로 활용이 가능하다.BR 넷째, 가장 최신기술인 멀티모달이 적용된 인공지능인 ‘빙 챗(Bing Chat)GPT’는 패션 드로잉, 테마 디자인, 무드보드, 도식화, 패션모델 등의 이미지 생성에 활용될 수 있다.BR 패션디자인 분야에 적용된 인공지능은 기존의 동향조사에서 벗어나 창의적 활동이 가능하다. 또한 패션 디자인 과정에 시간을 절약해 주는 효과가 있다. 이러한 인공지능의 적용은 그 기술의 진화와 함께 무한할 것이다.

Cite this work

No public copy is stored for this record, so only the metadata is cited.

Stored only when both papers are in the corpus — 5 citations exist upstream.