Investigating the Fashion Design of Kids Clothing Using Generative AI for the Needs of Millennial and Generation Z Mother - Focusing on Gemini and RunwayML -

본 연구는 선행연구 “MZ세대 어머니 소비자의 아동복 디자인 선호도 분석”의 결과를 바탕으로 생성형 AI 도구인 Google AI Gemini와 RunwayML을 활용하여 4개 테마에 따른 아동복 16점을 제안하였다. 본 연구의 연구 방법은 선행연구에서 도출한 키워드를 Gemini에 입력하여 프롬프트를 작성하고, 프롬프트는 이미지, 아이템, 장식, 색상, 소재, 문양 순으로 배치하였으며, 모델의 비율과 자세, 주변 배경은 통일하여 패션 이미지 비교를 용이하게 하였다. 그 결과, 깔끔한 이미지, 활동하기 편한 이미지, 단정한 이미지, 귀여운 이미지를 테마로 초기 프롬프트를 작성하였고, 이미지 결과물에 오류가 발생한 모호한 표현, 이미지 수식어, 장문의 형태 등을 수정하여 최종 프롬프트를 작성하였다. Gemini는 자연어 이해 및 콘텐츠 생성 능력이 뛰어나 프롬프트 반영률이 좋고, 새로운 디자인을 스스로 제안하기도 하였다. RunwayML은 도구 사용이 간편하고, 단순하고 직관적인 프롬프트를 사용하더라도 원하는 결과를 얻을 수 있으며, 결과물이 현실적이기 때문에 제품화하기 용이하는 장점이 있다. 생성형 AI 기반 패션디자인의 장점은 디자인 아이디어를 얻을 수 있고, 디자인 단계에서 아이디어를 이미지 또는 영상으로 구현함으로써 샘플 제작 단계를 생략할 수 있다. 하지만 정확한 프롬프트 작성을 위한 교육과 훈련이 필요하며, 생성형 AI가 프롬프트를 정확하게 이해하기 위해서는 패션디자인과 관련된 데이터 학습이 필요하다.