프로젝트 소개

AI 기술을 활용하여 뷰티 및 패션 제품을 가상 모델에 피팅하고, 다양한 컨셉의 이미지와 숏폼 영상을 생성하는 플랫폼을 구축합니다. 물리적 스튜디오 촬영 없이 제품 사진만으로 고퀄리티 콘텐츠를 생성하여, 셀러의 비용과 시간을 절감합니다.

프로젝트 개요

핵심 요구사항 분석

• AI 모델 생성 엔진 — 성별/연령/인종별 프리셋 모델 + 커스텀 프롬프트 기반 생성 + Face Swap
• 뷰티(Beauty) VTO — 파운데이션, 립스틱 등 카테고리별 피팅, Hex 색상 코드 반영, 비포/애프터 컨셉컷
• 패션(Fashion) VTO — 상의~액세서리 가상 착장, 코디 매칭, 6종 앵글(전신/상하반신/거울셀카/디테일)
• Image-to-Video — 5~7초 숏폼 영상 생성 (런웨이 워킹, 360도 회전, 제품 사용 등)
• 배경/편집 도구 — 텍스트/레퍼런스 기반 배경 합성, 누끼(Remove BG), 업스케일링
• 웹 플랫폼 — 사용자 UI(PC Web 반응형) + 관리자 페이지
• 성능 목표 — 이미지 15초 이내, 영상 2분 이내 생성
• 품질 기준 — 제품 로고, 패턴, 색감 원본 유지 (Identity Preservation)

제안 포인트

본 프로젝트는 Stable Diffusion 계열의 최신 생성 AI 모델을 기반으로 VTO 파이프라인을 구축하는 것이 핵심입니다. 다음과 같은 접근법으로 최적의 결과물을 제공하겠습니다:

• 검증된 오픈소스 AI 모델 활용 — SDXL, ControlNet, IP-Adapter, IDM-VTON 등 학계/산업계에서 검증된 모델을 기반으로 커스텀 파이프라인 구축
• Identity Preservation 최적화 — IP-Adapter + ControlNet 조합으로 제품의 로고, 패턴, 색감을 최대한 보존하는 파이프라인 설계
• GPU 비용 최적화 아키텍처 — Celery 기반 비동기 작업 큐 + 모델 캐싱 + 배치 처리로 GPU 사용률 최적화
• 단계별 검증 접근 — 1개월차 PoC로 핵심 이미지 품질 검증 후, VTO → I2V 순차 구현으로 리스크 관리
• 유사 AI 프로젝트 경험 — AI 파이프라인 오케스트레이션, OpenAI API 연동, ML 기반 서비스 구축 경험 보유

사용 기술 및 툴

AI 엔진

Backend

Frontend

인프라

협업 및 커뮤니케이션

견적서

본 견적서는 프로젝트 요구사항 분석을 기반으로 산출되었습니다.

견적 요약

상세 견적 내역

산정 근거

• AI 엔진 개발이 전체 비용의 38%로 가장 큰 비중 — VTO(뷰티+패션), Face Swap, Image-to-Video, 모델 생성 등 복수의 AI 파이프라인 구축 필요
• GPU 서버 비용은 클라이언트 부담 (견적 미포함) — 최적화된 인프라 아키텍처 제안 포함
• 유사 AI 프로젝트 수행 경험 기반 효율적 개발로 합리적 비용 산출

포함 사항

• 소스 코드 전체 이관 (AI 모델 가중치 파일 포함)
• 개발 문서 (API 명세서, DB 스키마, AI 파이프라인 가이드, 배포 가이드)
• 시스템 운영 및 관리자 매뉴얼
• 테스트 결과 보고서
• 1개월 무상 하자 보수
• GPU 인프라 배포 세팅 (1회)

불포함 사항

• GPU 서버 호스팅 비용 (AWS GPU, RunPod 등)
• 도메인 구매 비용
• 외부 유료 API 사용 비용
• 하자 보수 기간 이후 유지보수 (별도 월 단위 유지보수 계약 협의 가능)

공수계산서

기능별 개발 공수(Man-Day)를 산출하여 일정과 비용의 근거를 제시합니다.

공수 요약

기능별 상세 공수

산정 기준

• 1 M/D = 8시간 기준 (1인 1일 작업량)
• 주 5일 근무 기준
• 버퍼 10~15% 포함
• 유사 프로젝트 수행 경험 기반 효율적 개발

PRD (Product Requirements Document)

프로젝트 요구사항을 정의하고 기능 범위를 명확히 합니다.

1. 프로젝트 배경 및 목적

물리적 스튜디오 촬영 없이 제품 사진만으로 고퀄리티 모델 착용 컷과 마케팅용 숏폼 영상을 생성하여, 셀러들의 콘텐츠 제작 비용과 시간을 절감하는 것이 핵심 목적입니다.

• 뷰티/패션 셀러 대상 AI 기반 콘텐츠 자동 생성 플랫폼
• 가상 모델 피팅(VTO) + 숏폼 영상으로 마케팅 소재 원스톱 제작
• 스튜디오 촬영 대비 90% 이상 비용 절감 목표

2. 사용자 정의

3. 기능 요구사항

3.1 AI 모델 선택 및 생성

• [필수] 기본 프리셋 모델 제공 — 한국인(다수), 외국인, 키즈, 시니어 등 성별/연령/인종별
• [필수] 커스텀 프롬프트 모델 생성 — 인종, 나이, 얼굴형, 헤어스타일, 피부톤, 체형 텍스트 입력
• [필수] Face Swap — 사용자 업로드 얼굴 사진 기반 AI 모델 얼굴 교체

3.2 뷰티(Beauty) 서비스

• [필수] 제품 피팅 — 파운데이션, 립스틱, 스킨케어, 아이브로우 등 카테고리별 적용
• [필수] 색상 지정 — Hex 색상 코드 입력 및 텍스처 반영
• [필수] 컨셉/포즈 — 프롬프트 및 레퍼런스 이미지 반영
• [필수] 출력물 — 컨셉컷(비포/애프터), 제품컷/누끼, 디테일컷
• [필수] 비디오 생성 — 제품 바르기/정면 응시 5~7초 영상

3.3 패션(Fashion) 서비스

• [필수] 가상 착장(VTO) — 상의, 아우터, 바지, 양말, 신발, 액세서리
• [필수] 코디 매칭 — 상의 입력 시 어울리는 하의/신발 자동 생성
• [필수] 촬영 각도 — 전신(6종 앵글), 상/하반신, 거울 셀카, 디테일컷
• [필수] 비디오 생성 — 런웨이 워킹, 앉았다 일어나기, 360도 회전 5~7초

3.4 공통 기능

• [필수] 배경 생성 — 텍스트 프롬프트 및 레퍼런스 이미지 기반 배경 합성
• [필수] 편집 도구 — 누끼 따기(Remove BG), 업스케일링(고화질 변환)
• [필수] 사용자 인증 및 프로젝트/히스토리 관리

3.5 관리자 기능

• [필수] 사용자/구독 관리
• [필수] AI 모델 프리셋 관리 (추가/수정/삭제)
• [필수] GPU 리소스 및 작업 큐 모니터링
• [선택] 사용량 통계 대시보드

4. 비기능 요구사항

5. 기술 제약사항

• GPU 서버 필수 — NVIDIA A100/A10G 이상 권장 (VRAM 24GB+)
• 모델 가중치 파일 용량 — SDXL 기준 약 7GB, 전체 파이프라인 약 30-50GB
• 이미지/영상 생성은 비동기 처리 필수 (동기 처리 시 타임아웃 발생)
• Identity Preservation 품질은 입력 제품 이미지 해상도에 의존

6. 범위 외 사항 (Out of Scope)

• 모바일 앱 (Android/iOS) — PC Web만 지원
• 결제/과금 시스템
• 다국어 지원 (한국어 기본)
• 자체 AI 모델 학습/훈련 (사전 훈련된 모델 기반 커스터마이징만 포함)

일정 제안

총 120일 (4개월) 기준 단계별 마일스톤 및 산출물을 제안합니다.

전체 일정 요약

마일스톤 체크포인트

커뮤니케이션 계획

유사 프로젝트 경험

본 프로젝트와 유사한 기능/기술 스택을 활용한 수행 경험을 소개합니다.