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도구 소개:캠페인·커머스 최적화 가상 피팅: 의상 교체, 모델 재사용·교체, 디자이너 목업과 개발자 API 지원.
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수집 시간:2025-11-01
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도구 정보
FASHN AI란?
FASHN AI는 최신 가상 피팅(virtual try-on) 연구를 바탕으로 패션 캠페인과 소비자 경험을 혁신하는 이미지 생성 플랫폼입니다. 누구나 입은 것처럼 사실적인 의상 착용 이미지를 만들 수 있으며, 참조 이미지를 활용해 기존 모델 사진의 의상을 자연스럽게 교체할 수 있습니다. 동일 모델 컷에 다양한 옷을 반복 적용해 온모델 사진을 재활용하거나, 모델 자체를 바꿔 다양한 체형·인종·무드로 콘텐츠를 확장할 수 있습니다. 또한 브랜드나 디자이너를 위한 모델 생성 기능, 디자인 시안 제작을 돕는 목업 툴, 개발자를 위한 API 연동까지 제공해 제작 속도와 일관성을 높이고 스튜디오 촬영 비용을 절감합니다. 전자상거래 PDP, 룩북, 광고 크리에이티브 등 대량 이미지가 필요한 현장에서 확장성과 품질을 동시에 추구하도록 설계된 것이 핵심 가치입니다.
FASHN AI의 주요 기능
- 가상 피팅: 사람 사진에 특정 의상을 자연스럽게 합성해 실제 착용처럼 보이게 생성
- 의상 교체: 참조(레퍼런스) 이미지를 기반으로 모델 컷의 의상을 다른 아이템으로 교체
- 동일 모델 재활용: 한 모델 컷에 여러 의상을 반복 적용해 카탈로그를 신속 확장
- 모델 다양성 확대: 모델을 변경하거나 새 모델을 생성해 타깃 시장·캠페인 톤에 맞춘 콘텐츠 제작
- 모델 생성: 브랜드 아이덴티티에 맞는 모델을 생성해 일관된 비주얼 에셋 구축
- 디자이너용 목업 툴: 샘플 단계에서 빠른 시안 합성으로 컬렉션 검증 및 프리뷰 제작
- 개발자 API: 사내 시스템과 연동해 대량 처리·자동화 파이프라인 구축
FASHN AI를 사용할 사람
대량의 온모델 이미지를 빠르게 확보해야 하는 패션 브랜드와 D2C 쇼핑몰, 제품 상세 페이지와 룩북·캠페인 크리에이티브를 지속 생산해야 하는 이커머스 운영자, 다변화된 모델 컷이 필요한 마케팅 에이전시와 콘텐츠 팀, 샘플 없이도 디자인 시안을 시각화하려는 패션 디자이너에게 적합합니다. 또한 카탈로그 자동화와 워크플로 통합이 필요한 마켓플레이스, 리세일/커스텀 플랫폼, 개발·제품 팀에도 유용합니다.
FASHN AI 사용 방법
- 계정 생성 후 새 프로젝트를 만듭니다.
- 기본이 될 모델 사진을 업로드하거나, 도구의 모델 생성 기능으로 기준 모델을 준비합니다.
- 착용시키려는 의상의 참조 이미지를 업로드하고 아이템을 선택합니다.
- 의상 교체 또는 가상 피팅 옵션을 선택하고 적용 영역·포즈·구성을 검토합니다.
- 미리보기를 통해 자연스러움과 스타일을 확인한 뒤 생성 작업을 실행합니다.
- 결과물을 검수하고 필요한 경우 프롬프트·참조 이미지를 조정해 반복 개선합니다.
- 동일 모델에 다른 의상을 연속 적용하거나, 모델을 바꿔 다양한 버전을 확장 생성합니다.
- 완성 이미지를 다운로드해 PDP, 룩북, 광고 소재 등 채널별 규격에 맞춰 활용합니다.
- 대량 처리나 자동화가 필요하면 API를 연동해 내부 워크플로에 통합합니다.
FASHN AI의 산업별 활용 사례
소비재·패션 이커머스에서는 제품 상세 페이지와 룩북 제작에 가상 피팅을 적용해 촬영 반복 없이 시즌·컬러별 이미지를 빠르게 확장합니다. 마케팅·광고 분야에서는 캠페인 콘셉트에 맞춰 모델 다양성을 확보하고, 채널별 크리에이티브를 신속하게 테스트합니다. 디자이너와 ODM/OEM은 샘플 제작 전 목업으로 컬렉션을 시각화해 의사결정을 가속하고, 마켓플레이스·리세일 플랫폼은 판매자가 업로드한 모델 컷을 재활용해 상품별 온모델 이미지를 표준화합니다. 리테일·옴니채널 환경에서는 오프라인 프로모션과 온라인 카탈로그를 일관된 톤으로 운영할 수 있습니다.
FASHN AI 요금제
세부 요금 구조와 무료 버전·체험 제공 여부는 공개 자료만으로는 확인되지 않습니다. 사용량, 기능 범위, API 연동 여부에 따라 달라질 수 있으므로 최신 요금과 제공 정책은 FASHN AI 공식 채널에서 확인하시기 바랍니다.
FASHN AI의 장점과 단점
장점:
- 스튜디오 촬영 대비 비용·시간 절감으로 제작 효율 향상
- 동일 모델 재활용과 모델 생성으로 브랜드 비주얼의 일관성 확보
- 모델 교체·의상 교체로 크리에이티브 다양성과 타깃별 퍼스널라이제이션 용이
- 디자이너 목업 기능으로 샘플 이전 단계 검증 속도 개선
- API 제공으로 대량 처리와 워크플로 자동화 지원
- 캠페인·이커머스 전반에서 확장 가능한 가상 피팅 품질
단점:
- 원본 이미지 품질·포즈·조명에 따라 결과의 사실감이 달라질 수 있음
- 실제 착용감·소재 물성 재현에는 한계가 있어 피팅 최종 검증을 대체하긴 어려움
- 모델·의상 이미지 사용 시 초상권·저작권 등 권리 확인이 필수
- 복잡한 패턴·레이어드 의상은 추가 수정이나 재생성이 필요할 수 있음
- 팀·시스템 통합에는 초기 설정과 가이드 정립이 요구됨
FASHN AI 관련 자주 묻는 질문
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어떤 자료가 있으면 시작할 수 있나요?
기준이 될 모델 사진과 착용시키려는 의상의 참조 이미지가 필요합니다. 해상도와 구도가 안정적일수록 결과 품질이 좋아집니다.
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생성된 이미지는 상업적으로 사용해도 되나요?
상업적 사용 가능 여부는 사용 중인 계정의 라이선스와 원본 이미지 권리에 따라 달라집니다. 브랜드·모델·의상 소유권과 사용 약관을 반드시 확인하세요.
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API를 제공하나요?
네. FASHN AI는 개발자용 API를 제공해 대량 처리 및 내부 시스템 연동을 지원합니다.
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결과가 실제 핏을 완전히 대체하나요?
시각적 표현에는 유용하지만 실제 착용감·사이즈 피팅을 완전히 대체하진 않습니다. 최종 피팅 검증은 별도 절차가 필요합니다.
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개인정보와 권리 이슈는 어떻게 관리하나요?
모델 이미지 사용 시 초상권 동의가 필요하며, 데이터 처리·보안은 서비스의 개인정보 처리방침과 계약 조건을 확인해 준수해야 합니다.
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모델 다양성은 어떻게 확보하나요?
동일 의상에 대해 모델 변경 기능을 활용하거나, 모델 생성 기능으로 타깃 고객에 맞는 다양한 비주얼을 제작할 수 있습니다.
