VR 산업을 지켜보신 분이라면 그것이 수십 년 동안 존재해 왔다는 것을 아실 것입니다. 기업들은 오랫동안 가상 현실을 주류 성공으로 만들기 위해 노력해 왔습니다. Apple은 " ” Vision Pro 헤드셋을 사용하는 것은 확실히 처음 시도하는 것은 아닙니다. 공간 컴퓨팅 90년대 실패한 Virtual Boy부터 어느 정도 성공한 Oculus 및 HTC Vive VR 헤드셋에 이르기까지 거대 기술 기업들은 찾기 힘든 킬러 앱을 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 하지만 TikTok이나 Instagram을 스크롤하면 요즘 사람들의 마음 속에 실제로 무엇이 있는지 알 수 있습니다. 그리고 Netflix를 보거나 게임을 하기 위해 더 큰 화면이 필요한 것은 아닙니다. 아니요, 대화를 주도하는 것은 아름다움, 외모, 패션, 그리고 빛나는 방법입니다. 따라서 공간 컴퓨팅이 변혁을 일으킬 수 있는 것처럼, 수조 달러 규모의 글로벌 뷰티 및 패션 공간이 AR을 이끌 것입니다. 보기 좋고 기분이 좋아지기를 바라는 우리의 보편적인 욕구는 모두가 찾고 있는 실제 사용 사례를 제공합니다. AR 뷰티의 약속과 도전 AR 뷰티의 핵심 전제는 간단하지만 설득력이 있습니다. 고급 컴퓨터 비전 및 렌더링을 사용하여 모든 메이크업 룩, 헤어스타일, 의상, 액세서리를 초현실적인 정밀도로 얼굴과 몸에 가상으로 오버레이하는 것입니다. 소비자는 복잡함이나 노력, 헌신 없이 다양한 디자인과 제품을 샘플링하면서 끝없이 실험할 수 있습니다. 온라인으로 옷을 주문했는데 도착했을 때 옷이 완전히 달라 보이거나 딱 맞지 않은 경우, 어떻게 되는지 아실 겁니다. 그럴 수도 있습니다. 값비싼 시계나 운동화를 구입했지만 예상했던 것과는 다르게 구매한 것을 후회할 수도 있습니다. 불만스러운 돈을 투자하기 전에 가상으로 무엇이든 시도해 볼 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 AR 뷰티와 패션의 큰 아이디어입니다. 방아쇠를 당기기 전에 모든 룩이나 제품을 현실적으로 실험할 수 있도록 함으로써 추측과 잠재적인 실망을 없애는 것입니다. 그러나 일부 초보적인 AR 메이크업 앱은 관련된 중요한 기술적 과제를 보여줍니다. 열악한 얼굴 추적, 투박한 인터페이스, 설득력 없는 시각적 현실감이 경험을 방해합니다. 화장품이 다양한 얼굴 형상, 피부 톤 및 움직임과 상호 작용하는 방식의 복잡성을 높은 충실도로 충실하게 시뮬레이션하는 것은 엄청나게 복잡한 계산 문제입니다. AI, AR 기술 구현 AI 및 AR 기술의 최신 혁신은 이러한 문제를 해결하는 데 유용한 것으로 입증되었습니다. 예를 들어, Perfect Corp의 머신 러닝을 사용하여 립스틱, 아이섀도 등과 같은 다양한 메이크업 색상과 질감을 사실적으로 렌더링하고, 각 개인의 고유한 얼굴 특징과 미세 표정에 맞춤화된 시뮬레이션을 통해 극도로 개인화된 가상 경험을 제공합니다. AI 메이크업 가상 체험 당신이 패션과 뷰티에 그다지 관심이 없다면, 이것은 큰 문제처럼 보이지 않을 수도 있습니다. 그러나 최고의 모습을 추구하는 사람들에게는 구매하기 전에 어떤 모습이나 제품을 시각화할 수 있는 능력이 엄청난 변화를 가져올 수 있습니다. 그들의 기술은 더 나아가 인공 지능을 사용하여 얼굴을 스캔하고 14가지의 다양한 피부 상태와 문제를 감지한 다음 사용자에게 맞는 맞춤형 제품과 스킨케어 권장 사항을 제시합니다. AI 피부 분석 그리고 AgileHand 기술을 사용하면 손 동작을 정확하게 추적하여 얼굴뿐만 아니라 현실감 넘치는 가상 시착을 확장할 수 있습니다. 이를 통해 보석, 시계, 매니큐어와 같은 복잡한 제품에 대한 사실적인 AR 시각화가 가능합니다. 그 외 AR 뷰티 솔루션으로는 가상 메이크업 체험을 위한 메이크업 AR, 정확한 피부톤 감지 및 파운데이션 쉐이드 매칭을 위한 AI 파운데이션 쉐이드 파인더 및 매칭기, 정확한 피부 고민 감지 및 제품 개인화 제품 추천을 위한 AI 피부 분석, 에뮬레이션 기술 등이 있습니다. AR 기술의 최신 발전을 통해 얼굴에 직접 오버레이되어 치료 과정의 예상 결과를 정확하게 표현하는 스킨케어 트리트먼트입니다. AR 뷰티를 위한 AI 기술 최근 AI 혁신의 르네상스, 특히 GAN(생성적 적대 네트워크), 얼굴 의미론적 세분화, 신경 렌더링과 같은 분야에서 불과 몇 년 전만 해도 공상과학에 불과했던 일종의 초현실적이고 개인화된 AR 경험이 가능해졌습니다. 이제 AI 모델은 GAN을 사용하여 소수의 소스 이미지에서 인간의 얼굴, 얼굴 속성 및 얼굴 애니메이션을 매우 사실적으로 표현하는 방법을 학습할 수 있습니다. 이를 통해 각 사용자의 개인 얼굴 형상과 특성에 맞춰진 가상 메이크업 룩과 헤어스타일을 즉시 생성할 수 있는 가능성이 열립니다. 얼굴 의미론적 분할을 통해 AI는 피부, 수염, 속눈썹 등과 같은 다양한 얼굴 특징을 정확하게 이해하고 매핑할 수 있으므로 AR 효과가 사용자의 얼굴과 원활하게 통합되고 조화롭게 움직일 수 있습니다. AI를 활용하는 신경 렌더링 기술은 빛이 다양한 재료 및 질감과 실시간으로 상호 작용하는 복잡한 방식을 기존 렌더링 파이프라인에서 가능한 것 이상으로 현실적으로 합성할 수도 있습니다. 앞으로 AI는 AR 뷰티 경험을 개인 뷰티 전문가를 갖는 것과 훨씬 더 유사한 것으로 변화시킬 예정입니다. AI 비서는 딥 러닝을 사용하여 사용자의 고유한 특성, 습관 및 선호도를 지속적으로 분석하여 이상적인 제품, 트렌디한 룩, 맞춤형 권장 사항을 자동으로 표시하여 음성 명령이나 미묘한 제스처만으로 AR에서 가상으로 사용해 볼 수 있습니다. 가능성은 단순한 가상 체험 그 이상으로 확장됩니다. AI는 개인의 요구와 환경 조건에 최적화된 맞춤형 뷰티 제품을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또는 DTC 브랜드는 고객이 AI의 도움을 받아 새로운 화장품과 색조를 공동으로 만들 수 있도록 할 수도 있습니다. 시사점: 뷰티와 패션은 AR 킬러 앱입니다 메타버스는 여전히 대부분 증기웨어이지만 겸손한 메이크업 튜토리얼은 우리가 생각하는 것보다 빨리 공간 컴퓨팅을 주류로 끌어올릴 수 있습니다. 최고의 모습을 원하는 소비자의 끝없는 욕구와 많은 돈을 벌 수 있는 글로벌 뷰티 및 패션 산업은 다른 어떤 부문보다 AR 혁신과 채택을 추진할 동기와 자원을 모두 갖추고 있습니다. 잘 실행되고 렌더링, 추적 및 하드웨어와 관련된 주요 기술적 장벽이 극복된다면 AR은 우리가 미용 제품을 검색, 구매, 사용 및 인식하는 방식을 바꿀 수 있는 혁신적인 잠재력을 보유하고 있습니다. 몰입형 가상 체험, AI 기반 개인화, 참여형 제품 개발은 뷰티 소비자 경험을 재창조할 뿐만 아니라 개인의 자기 표현에 이전보다 더 쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 따라서 기술 세계에서 새로운 OS 업데이트와 앱 생태계 발표가 나올 때마다 영상마다 새로운 메이크업으로 공간 컴퓨팅 분야를 개척하는 인플루언서와 뷰티 매니아들을 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 그들은 멋져 보이려고 애쓰면서 조용히 차세대 유비쿼터스 컴퓨팅 패러다임을 촉진할 수도 있습니다.
