Ai를 활용한 33명 패션 스타일 변화

00. 미리보기

이 글에선 다음과 같은 내용을 다뤄요

• AI 기반 가상 피팅 서비스 ‘LookThru’의 1차 MVP 출시 과정에 대해 다뤄요

• LookThru의 성과 및 앞으로의 계획에 대해 다뤄요

01. 개발 배경

구글 나노바나나의 출시

2025년 8월 26일, 구글에서 새롭게 선보인 이미지 AI 나노바나나가 세상에 공개되었습니다. 처음 접했을 때는 단순히 또 하나의 생성형 이미지 툴이겠거니 했지만, 직접 체험해보니 그 수준은 확실히 달랐습니다. 단순히 그림을 그려내는 정도가 아니라, 기존 이미지를 맥락에 맞게 수정하고 세밀하게 보정하는 능력이 너무 뛰어나서 ‘이제 진짜 디자인의 패러다임이 바뀌겠다’라는 생각이 들었습니다.

예를 들어, 사진 속에 없는 요소를 자연스럽게 추가하거나, 불필요한 부분을 지워내고도 전혀 어색함이 없는 결과물을 보여주더군요. 이런 기능은 저 같은 디자이너에게는 단순한 편리함을 넘어서, 앞으로 어떤 방식으로 작업을 해야 할지에 대한 고민을 던져주었습니다. 기존에는 시간이 오래 걸리던 반복 작업들이 순식간에 해결되고, 상상만 하던 장면들이 금세 눈앞에 펼쳐지니 작업 과정 자체가 완전히 달라질 수 있겠다는 생각이 듭니다.

이걸로 무언가를 해볼 수 없을까?

그렇게 친구와 둘이서 머리를 맞대고 고민한 결과, 친구가 평소에 가지고 있던 고민인 “중고 옷을 온라인으로 살 때 직접 입어볼 수가 없다”라는 문제에 집중하게 되었습니다. 우리는 이 불편함이 단순히 개인적인 경험에 그치지 않고, 많은 사람들이 공감할 수 있는 분명한 페인포인트라고 생각했습니다.

그리고 바로 이 지점을 나노바나나의 이미지 편집 능력으로 해결할 수 있겠다는 확신이 들었습니다. 원하는 옷을 실제로 입어본 듯한 모습을 빠르게 합성해주는 기술이 있다면, 중고 거래 플랫폼에서도 충분히 신뢰할 수 있는 새로운 경험을 제공할 수 있을 것이기 때문입니다.

이렇게 해서 저희는 단순히 문제를 지적하는 데 그치지 않고, AI 기반의 가상 피팅 서비스, LookThru를 직접 구상하게 되었습니다. LookThru는 중고 의류 거래 과정에서 “입어보지 못한다”는 가장 큰 불안 요소를 해결하는 동시에, 사용자가 온라인에서도 훨씬 더 확신을 가지고 옷을 고를 수 있도록 돕는 서비스로 자리 잡는 것을 목표로 하게 되었습니다.

02. 개발 과정

빨리 빨리 개발하기

아이디어만으로는 의미가 없다고 생각했어요. 그래서 최대한 빠르게 실행에 옮기기로 했습니다. 일단은 완성도를 높이는 것보다 ‘작동하는 것’을 우선 목표로 삼았어요. 친저는 서비스 플로우와 화면 UI를 빠르게 설계해서 바로 하루만에 디자인을 친구에게 넘겼고, 친구가 기본적인 프론트를 맡아서 3일만에 서비스를 완성했어요.

MVP 기능 정의

저희가 그렇게 정리한 1차 MVP의 핵심은 단순했습니다.

• 사용자가 자신의 전신 사진을 업로드

• 원하는 옷 이미지를 선택

• 나노바나나 API를 이용해 합성 결과물을 출력

이 세 가지가 매끄럽게 돌아가는 것만으로도 가상의 피팅 경험을 전달할 수 있다고 판단했습니다.
복잡한 기능은 뒤로 미루고, 최소 기능에 집중했어요.

반복적인 테스트

실제 중고 거래 플랫폼의 옷 사진과 친구 사진으로 테스트를 진행했습니다. 예상보다 합성 품질은 좋았고, 완벽함보다 속도를 택했기 때문에, 초기 버전에서는 ‘결과물의 품질이 100% 보장되지 않아도 괜찮다’는 원칙을 세웠습니다. 중요한 건 사용자가 “원하는 옷을 입어본 듯한 경험”을 할 수 있느냐였고, 이 경험을 빠르게 전달하는 것이 첫 목표였습니다.

03. 그 결과…

33명의 옷을 갈아입혔어요

1차 MVP를 공개하였을 때엔 간단히 둘이서 지인을 통해 홍보를 하였는데도, 사람들의 반응은 좋았습니다. 다들 원하는 옷과 함께 룩스루를 통해 옷을 갈아입었고, 만족스러운 퀄리티에 다들 좋은 피드백을 남겨주었습니다. 또한 짧은 시간 안에 기획부터 개발, 테스트, 배포까지 직접 해봤다는 점 자체가 큰 성과였습니다. 단순히 아이디어에 머무르지 않고 실제 서비스를 만들 수 있다는 자신감을 얻었고, AI 기술을 서비스에 접목하는 과정에서 많은 시행착오와 학습이 있었습니다.

앞으로 뭘 할거냐면요…

• 합성 품질 개선: 현재 가장 큰 과제는 결과물의 자연스러움입니다. 체형에 맞는 옷 비율 조정, 배경 자동 처리, 피부 톤 매칭 같은 세부 보정 기능을 강화할 계획입니다.

• 사용자 경험 개선 및 확장 : 현재 옷 입히기 퍼널 최적화를 진행하고, 단순히 옷을 합성하는 단계를 넘어 여러 옷을 비교하거나 스타일링 조합을 테스트할 수 있도록 기능을 확장하려 합니다.

룩쓰루는 앞으로 많은 것이 계획되어있답니다

많은 관심 부탁드립니다! :)