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디지털 휴먼과 화보 콘텐츠 제작 변화

1. 디지털 휴먼의 정의와 화보 산업 진입 배경 ‘디지털 휴먼(Digital Human)’은 인공지능(AI) 기술과 3D 그래픽, 모션 캡처 기술 등을 통해 생성된 가상의 인간형 존재를 의미한다. 이들은 실제 사람처럼 말하고 움직이며 표정을 짓는 등 현실감을 극대화한 외형과 퍼포먼스를 통해, 다양한 산업 영역에서 활용되고 있다. 특히 패션 및 뷰티 산업에서 디지털 휴먼은 새로운 비주얼 콘텐츠의 생산자이자 브랜드의 얼굴로 주목받고 있다. SNS에서 유명세를 탄 릴 미켈라(Lil Miquela)를 시작으로, 한국의 로지(ROZY), 수아(SUA), 아이린루크(Ailin Luq) 등 다양한 가상 인물이 화보, 광고, 브랜드 뮤즈로 활동하며 기존 모델 시스템을 흔들고 있는 중이다. 이러한 변화의 배경에는 디지털..

패션·뷰티 업계의 XR 콘텐츠 활용 사례

1. XR 기술의 개념과 패션·뷰티 산업의 융합 배경 XR(eXtended Reality)는 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 통합한 개념으로, 현실과 디지털 세계를 융합하여 새로운 경험을 제공하는 기술이다. 패션과 뷰티 업계는 감각적 경험과 시각적 표현이 핵심인 만큼, XR 기술과의 접점이 빠르게 확대되고 있다. 특히 팬데믹 이후 비대면 쇼핑과 체험에 대한 수요가 급증하면서 XR 기술은 소비자 참여를 유도하고 브랜드와의 감성적 연결을 강화하는 핵심 수단으로 부상하였다. 전통적으로 오프라인 체험에 의존하던 산업 구조에서, XR은 디지털 전환을 넘어 고객 경험의 재정의를 이끌고 있으며, 브랜드는 이를 통해 몰입형 콘텐츠와 맞춤형 서비스를 제공하는 새로운 전략을 펼치고 있다. 패션업계에서..

뷰티 인공지능 기술의 상용화 트렌드

1. 인공지능과 뷰티 산업의 만남 – 기술이 미의 기준을 재정의하다 최근 몇 년 사이, 뷰티 산업은 인공지능(AI) 기술을 기반으로 본격적인 전환점을 맞이하고 있다. 단순한 제품 생산 중심의 산업에서 벗어나, 소비자의 피부 상태를 분석하고 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 고도화된 맞춤형 뷰티 시장으로 진화한 것이다. 이러한 변화의 중심에 바로 인공지능 기술이 있다. 과거에는 전문가의 손길이나 감각적인 평가에 의존했던 피부 진단, 컬러 추천, 메이크업 매칭 등이 이제는 AI 알고리즘에 의해 자동화되고 정밀화되며 실시간 처리되고 있다. AI는 사용자의 사진, 음성, 텍스트 입력, 심지어 생활 패턴까지 학습하여 피부 타입과 문제점을 진단하고, 그에 맞는 화장품 성분과 제형을 추천하는 기술로 빠르게 상용화되고..

AI 모델과 전통 모델의 브랜드 차별 효과

1. 디지털 휴먼의 등장: 브랜드 모델의 새로운 전환점 광고와 브랜드 캠페인에서 모델은 단순한 제품 홍보자가 아니라 브랜드의 가치를 대변하는 존재로서 기능한다. 전통적인 브랜드 모델은 보통 유명 연예인, 인플루언서, 혹은 전문 모델들이며, 이들은 브랜드 이미지와 소비자 간의 감정적 연결 고리를 형성하는 데 있어 중요한 역할을 해왔다. 하지만 2020년대 중반에 접어들면서, 이 모델 생태계에 큰 변화가 나타났다. 바로 AI 기반의 디지털 휴먼, 즉 AI 모델의 등장이 그것이다. AI 모델은 인공지능 기술로 생성된 가상의 인물로, 실제 존재하지 않지만 인간과 유사한 외형과 행동, 감정을 구현할 수 있다. 이러한 기술은 이미지 생성(AI-generated face), 음성 합성, 모션 캡처, 딥러닝 기반 표정..

트렌드 큐레이션 플랫폼 활용 전략

1. 트렌드 큐레이션 플랫폼의 정의와 등장 배경 디지털 미디어 환경이 빠르게 변화함에 따라, 브랜드와 콘텐츠 기획자들은 단순히 트렌드를 ‘소비’하는 단계를 넘어서 트렌드를 분석하고 선별하며 확산시키는 능동적인 전략을 요구받고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 등장한 것이 바로 ‘트렌드 큐레이션 플랫폼’이다. 이 플랫폼은 단순한 데이터 수집 도구를 넘어서, 다양한 산업의 트렌드를 통합적으로 정리·분석하고, 사용자 맞춤형 콘텐츠로 재구성하는 시스템을 뜻한다. 대표적인 예로는 WGSN, TrendWatching, Pinterest Predicts, Fashion Snoops, Vogue Business Index, Spate, Stylus 등이 있다. 이러한 플랫폼은 이미지·검색어·시장 보고서·사회문화 흐름·SN..

2025년 트렌드 예측 툴 활용법

1. 트렌드 예측 툴의 개념과 진화 2025년 현재, 트렌드 예측은 단순한 감각이나 직관에 의존하는 것이 아닌, 데이터 기반의 분석과 기술을 결합한 전략적 도구로 자리 잡았다. 이러한 흐름 속에서 트렌드 예측 툴은 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있으며, 패션, 뷰티, 라이프스타일, 콘텐츠 산업뿐 아니라 금융, 소비재, 유통, 관광, IT 산업 등에서도 널리 활용되고 있다. 트렌드 예측 툴이란 방대한 양의 소비자 행동, 검색 트렌드, SNS 언급량, 문화 코드, 디자인 요소 등을 수집·분석하여 향후 소비자 니즈와 시장 흐름을 예측하는 소프트웨어 혹은 시스템을 의미한다. 대표적인 예측 툴로는 WGSN, Trendalytics, Heuritech, Edited, Stylumia, Google Trend..

이미지 AI와 코디 추천 서비스의 융합 사례

1. 이미지 AI의 진화와 패션 코디 추천 기술의 만남 이미지 AI 기술은 지난 수년간 비약적인 발전을 이뤄왔다. 단순한 객체 인식이나 색상 추출을 넘어, 이제는 인물의 체형, 얼굴형, 피부 톤, 착장 스타일, 배경 정보까지 분석할 수 있는 고도화된 시각 인공지능이 상용화 단계에 이르렀다. 이러한 이미지 AI는 패션 분야와의 접목을 통해 코디 추천 서비스의 지능화를 견인하고 있으며, 개개인의 외모, 상황, 취향을 고려한 맞춤형 스타일링을 가능하게 만들고 있다. 특히 2025년 현재, 이미지 기반 코디 추천은 단순히 ‘이 옷과 잘 어울리는 조합’을 제시하는 수준에서 벗어나, 사용자의 실제 사진을 분석해 최적의 의류, 액세서리, 헤어스타일까지 제안하는 고차원적 서비스로 발전 중이다. 과거의 코디 추천은 대개..