AI의 스타일: Ulta Beauty, 쇼핑객들이 가상으로 새로운 헤어스타일을 시도하도록 돕다(NVIDIA Blog)

쇼핑객들이 새로운 헤어스타일을 고민할 때, 이제 컬이나 새로운 색상에 대한 결정을 내리기 전에 스타일을 시도해볼 수 있습니다. 미국 최대의 전문 뷰티 소매업체인 울타 뷰티의 AI 애플리케이션은 셀피를 사용하여 원하는 헤어스타일의 거의 즉각적이고 매우 현실적인 미리보기를 제공합니다.

GLAMlab 헤어 트라이 온은 사용자가 사진을 찍거나, 헤드샷을 업로드하거나, 모델의 사진을 사용하여 다양한 헤어 컬러와 스타일을 실험할 수 있는 디지털 경험입니다. 매일 수천 명의 웹 및 모바일 앱 사용자가 사용하는 이 경험은 엔비디아 스타일GAN2 생성 AI 모델에 의해 구동됩니다.

헤어 컬러 트라이 온은 울타 뷰티 제품에 대한 링크를 제공하여 쇼핑객들이 실제로 그 룩을 구현할 수 있도록 돕습니다. 미국 전역에 1,400개 이상의 매장을 보유한 이 회사는 가상 도구를 사용하는 사람들이 그렇지 않은 사람들보다 제품을 구매할 가능성이 더 높다는 것을 발견했습니다.

"쇼핑객들은 구매하기 전에 헤어와 메이크업 스타일을 시도해볼 필요가 있습니다,"라고 울타 뷰티의 컴퓨터 비전 및 디지털 혁신 부서의 디렉터인 후안 카르델리노가 말했습니다. "매장 내 메이크업 테스터를 통합한 최초의 화장품 회사 중 하나로서, 트라이 온을 제공하는 것은 울타 뷰티의 DNA의 일부입니다 - 물리적이든 디지털 소매 환경이든 간에."

울타 뷰티의 스타일GAN2에 플레어 추가

GLAMlab은 울타 뷰티의 첫 번째 생성 AI 애플리케이션으로, 디지털 혁신 팀에 의해 개발되었습니다.

AI 파이프라인을 구축하기 위해, 팀은 생성적 적대 신경망, 즉 GANs를 위한 스타일 기반 신경망 아키텍처인 스타일GAN2를 선택했습니다. 엔비디아 리서치에 의해 개발된 스타일GAN2는 다양한 스타일로 무한한 이미지를 생성하기 위해 전이 학습을 사용합니다.

"스타일GAN2는 기술 커뮤니티에서 가장 잘 알려진 모델 중 하나이며, 소스 코드가 실험을 위해 제공되었기 때문에 우리 애플리케이션에 적합한 선택이었습니다,"라고 카르델리노가 말했습니다. "우리의 헤어스타일 트라이 온 사용 사례를 위해, 우리는 상업적 사용을 위해 모델을 라이선스하고, 재훈련하고, AI가 사용자의 얼굴의 어떤 특징도 왜곡하지 않고 머리카락과 관련된 픽셀만 수정하도록 보장하기 위해 가드레일을 설정해야 했습니다."

울타 뷰티 웹사이트와 모바일 앱에서 사용할 수 있는 헤어스타일 및 컬러 트라이 온은 클라우드에서 AI 추론을 실행하기 위해 엔비디아 텐서 코어 GPU를 사용하며, 첫 번째 스타일을 계산하는 데 약 5초, 이후 스타일마다 약 1초가 소요됩니다.

회사는 다음으로 가발과 같은 추가 헤어 카테고리에 대한 가상 시험을 통합할 계획이며, 가상 헤어스타일 트라이 온이 매장 내 스타일링 서비스와 어떻게 연결될 수 있는지 탐색하고 있습니다.

"스타일리스트들은 이 도구를 사용하여 손님들에게 특정 헤어스타일이 어떻게 보일지 보여줄 수 있으며, 이는 그들이 새로운 룩을 시도하는 데 더 많은 자신감을 줄 것입니다,"라고 카르델리노가 말했습니다.

울타 뷰티의 제품과 상호작용하는 새로운 방법을 고객에게 제공하는 것 외에도, 이러한 AI 기반 가상 트라이 온은 사용자에게 창의적이고 개인 스타일에 대한 새로운 가능성을 탐색할 기회를 제공합니다.

"헤어와 메이크업은 장난스러운 카테고리입니다,"라고 카르델리노가 말했습니다. "가상 트라이 온은 고객의 편안한 영역을 벗어난 옵션을 물리적 변화를 필요로 하지 않고 탐색할 수 있는 방법입니다."