코디 추천
날씨, 일정, 스타일 맥락에 기반한 하루의 옷차림.
프로젝트 개요
사용자의 옷장을 학습하고, 날씨와 일정 맥락에 맞춰 코디를 추천하며, 가상 피팅을 제공하는 모바일 스타일 어시스턴트.
과제
코디 추천은 상품 유사도만이 아니라 날씨, 일정의 성격, 개인의 스타일에서도 형태를 잡아야 했습니다. 가상 피팅 결과물도 설득력이 있어야 했습니다.
우리의 접근
시각적 임베딩, 맥락 신호, 사용자 피드백이 하나의 점수로 모이는 멀티모달 추천 구조를 만들었습니다. 피팅에는 자세와 원단의 늘어짐을 지키는 확산 모델 파이프라인을 개발했고, 기기 내 전처리로 지연을 줄였습니다.
- 0%
- 추천 수용률
- < 0초
- 피팅 소요 시간
- 0.0
- 스토어 평점
- 0%
- 주간 활성 사용자
기능
이 프로젝트에서 구축한 핵심 시스템
가상 피팅
사용자 자신의 사진 위에 옷을 현실감 있게 입혀 보기.
매치 점수
색 조화, 실루엣, 맥락에 기반한 코디의 백분율 점수.
디지털 옷장
보유 의류의 목록화와 부족한 아이템 제안.
설명 가능한 추천
"왜 이 코디인가"를 보여주는 투명한 제안.
갤러리
화면 디자인
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