안녕하세요, 아키스케치 마케터 Hailey 입니다!

 

오늘은 생성형 인공지능(Generative AI) 기술에 대해 집중적으로 알아보고, 해당 기술이 인테리어 업계에 어떻게 적용될수 있을지에 대해 알려드리려고 해요.

 

2022년 11월 말, OpenAI는 요란한 광고 없이 조용히 ChatGPT를 세상에 공개했습니다.

 

사람들은 열광했고, ChatGPT는 출시 1주일 만에 사용자 100만 명을 돌파하는 기염을 토했습니다🙀 바야흐로, 챗지피티의 시대라고 해도 과언이 아닌데요.

ChatGPT가 널리 알려지면서, 지금도 실시간으로 활용한 업무방법 등 다양한 활용법들이 각종 소셜미디어에 많이 공유되고 있지만, 사실 알려지지 않은 생성형 인공지능(Generative AI)서비스도 많다는 사실, 알고 계셨나요?

현재 출시된 다양한 생성형 인공지능 기술을 결합해 오로지 AI 기술로만 만든 기발한 컨텐츠 하나 보고 가시죠!

 

얼마 전, 유튜브 demonflyingfox 채널에 업로드 되자마자 패션 업계에서 엄청난 이슈가 된 컨텐츠가 있죠. 영화 <해리포터> 주인공들이 발렌시아가 컬렉션을 입고 등장한 기이한(!) 분위기의 영상인데요.

 

놀라운 사실은 해당 컨텐츠는 모두 생성형 AI 기술들'만'을 활용해서 제작되었다고 밝혀 또 한번 세상을 떠들썩하게 했습니다.

출처: Youtube 'demonflyingfox'

 

정말 놀랍지 않나요? 해리포터의 출연자들이 모두 발렌시아가 모델들처럼 그럴듯하게 바뀌고 각 캐릭터에 어울리게끔 인공지능이 스타일링까지 해줬어요. 그리고 실제 인물들의 목소리 톤을 분석해 원하는 직접 원하는 대사를 말하는 것 처럼 입혔다고 해요.

 

일각에서는 '거인들이 또 한 번 지구를 밟을 것이다' 라고 표현했다고 하는데요, 아직 극 초기 기술임을 감안한다면 여기에서 얼마나 발전할 지 정말 너무나 기대가 됩니다.

 

 

생성형 인공지능 뭐에요?

생성형 인공지능(Generative AI)이란, 이용자가 텍스트로 특정 명령어를 입력하면 원하는 텍스트나 이미지, 음성 등을 생성해 주는 AI 기술을 말합니다.

 

현재 가장 이슈가 되고있는 생성형 인공지능 서비스 중 하나인 'ChatGPT'는 아직 텍스트를 기반으로해서 작동하지만, DALL-E나 미드저니와 같은 서비스는 유저가 명령어를 입력하면 그대로 이미지를 생성해주는데요. 그 퀄리티가 상당하고, 화풍도 다양해 등장과 동시에 디자인 업계에 충격을 안겨줬었죠.

출처: DALL-E 웹페이지

 

그리고 얼마 전, Adobe에서도 'Generative Fill' 기능을 탑재한 포토샵 베타 버전으로 파이어플라이(Firefly)를 출시했습니다. 해당 기능은 없던 영역에 이용자가 명령어를 입력하면 AI가 해당 부분을 상상해서 채워 넣거나, 특정 부분의 디자인을 원하는대로 자연스럽게 변경해주기도 합니다. 직접 써보니 디자인에 들어가는 시간이 정말 획기적으로 줄어들더라구요. 아직 못보셨다면 아래 영상에서 확인해 보세요! 

출처: Youtube 'Adobe'

 

 

그럼, 인테리어 디자인에도 적용이 가능할까?

기본적으로 생성형 인공지능 중 이미지 제너레이터 기술은 Text to Image를 기본으로 합니다. 즉, 사용자가 프롬프트 창에 원하는 명령어를 입력하면 이를 해석하고 이미지로 변환시켜 보여주는 시스템이에요.

이미지 제너레이터를 사용해 보셨다면, 시각적인 컨텐츠 제작에 소요되는 시간이 획기적으로 단축된다는 걸 체감하셨을거에요. 이렇게 특정 조건을 걸면 알아서 이미지를 만들어 주는 엄청난 기술이 과연 인테리어 디자인 영역에도 적용이 될까요? 적용이 가능하다면 어떤 식으로 활용해 볼 수 있을까요?

 

 

시작은 이렇습니다.

대부분 '아 인테리어 좀 해볼까!'라고 하면 대부분 온라인에서 원하는 인테리어 스타일을 검색합니다. 인스타그램, 핀터레스트 요즘은 오늘의집까지 다양한 웹사이트들을 넘나들면서요. 여기에는 너무나 멋진 인테리어들이 많지만, 문제는 우리집 구조와는 다른 공간이기 때문에 우리집에 그대로 적용하기가 어렵다는 근본적인 문제가 있어요.

 

이 문제를 해결하기 위해 아키스케치 내부 머신러닝팀에서 머리를 싸맸습니다. 생성형 AI 기술을 기반으로 유저가 직접 공간을 촬영해서 올리면 동일한 공간에 새로운 인테리어 스타일을 적용시킬 수 있는 지 말이죠. 여러 험난한 테스트 과정이 있었는데, 아래 간략히 요약해서 말씀드려볼게요.

 

 

험난한 개발여정

<아키스케치 생성형 AI 테스트 작업 시 알고리즘 흐름도>

 

긴 여정을 가기 위해 가장 먼저 했던 일은 인테리어 스타일별로 학습시킬 이미지들을 찾는 거였어요. 아키스케치를 활용해 생성된 렌더샷 및 다양한 인테리어 스타일의 이미지들을 분류하고 스타일별 데이터셋을 확보했습니다.

 

하지만, 학습에 활용될 실제 인테리어 이미지들은 세그먼트별 마스크가 없어서 그대로 diffusion할 경우 원하는 결과값을 얻을수가 없었습니다. 그래서, SoTA Network를 이용하여 임의의 마스크를 생성해서 먼저 학습시키기로 했죠.

 

가장 먼저 세그멘테이션 마스크를 생성하기 위해 SPADE, OASIS, Semantic Stable Diffusion 등 여러 알고리즘을 적용하고 테스트하는 과정을 거쳤는데요. 이 중 SPADE 알고리즘 성능이 가장 우수했으나, 여전히 세그멘테이션 마스크를 생성하는 일은 쉽지 않았어요. 도출된 이미지 속 가구는 왜곡이 심했고, 디테일까지 완벽하게 잡아낼 수는 없었죠. 그래서 이번엔 고해상도 이미지로 다시 한번 테스트를 했습니다.

<내부 세그멘테이션 마스크 생성 관련 테스트 자료>

 

이렇게 세그멘테이션 마스크 형성을 마친 이미지들은 이미지 제너레이터 기술의 특성상 아직 가구의 작은 디테일까지 잡아내기는 어렵지만, 단 시간에 AI에게 다양한 인테리어 스타일을 추천받는데에는 성공하게 됩니다. Yeah!!

<공사 중인 주방 사진에 맞게 AI가 다양한 인테리어 스타일을 추천해주는 모습>

 

 

Chat GPT를 활용하다.

보통의 AI 이미지 제너레이터들은 프롬프트에 명령어를 영어로 작성해야합니다. 예를 들어 네추럴한 느낌의 모던한 거실 인테리어 이미지를 만들고 싶다면, 'naturl, modern, living room'과 같이 말이죠. 이렇게 유저가 원하는 입력값을 입력하면 AI는 학습한 수 많은 데이터 속에서 해당 명령어들과 관련된 결과값을 출력하게 됩니다.

 

하지만 여기에는 두가지 문제점이 존재하는데요, 첫째는 명령어를 반드시 영어로 입력해야 한다는 겁니다. 해당 디퓨전 모델이 데이터를 학습하는 베이스 언어는 '영어' 이기 때문에, 다른 언어로 검색할 시 원하는 결과값을 도출하기 힘들기 때문입니다. 두번째 문제는 명령어 입력에 따른 결과값의 퀄리티의 편차가 크다는 점입니다. 프롬프트를 얼마나 섬세하고 정확하게 작성하느냐에 따라서 내가 얻고자 하는 결과값에 차이가 나게 되고, 이는 AI 이미지 제너레이터 기능을 사용한 경험이 적은 유저의 경우, 원했던 것과는 사뭇 다른 결과물을 얻게 될 수도 있죠.

 

그래서 추상적이고 모호한 표현들을 한국어로 입력해도 좋은 결과값을 얻을 수 있도록, chatGPT 를 활용했고, 여기에 프롬프트 엔지니어링을 함께 진행했습니다.

 

*프롬프트 엔지니어링(prompt engineering): 데이터에서 필요한 정보를 찾는 과정과 콘텐츠 구성 능력이 인공지능 분야에서 중요해짐에 따라 자연어로 인공지능의 역량을 최대로 끌어내는 작업.

 

해당 작업을 통해 저희는 보다 쉽게 원하는 결과값을 고퀄리티로 얻을 수 있어요! 바로, 이렇게요!<아키스케치 생성형 AI 인테리어로 생성된 결과물-1>

 

위에서 유저가 편하게 입력한 문장은 '식물이 많은 내추럴한 분위기로 바꿔줘' 입니다. 이렇게 편하게 원하는 스타일을 입력하면 해당 문장을 AI가 보다 해석하기 쉽게, 고퀄리티의 이미지를 도출해 낼 수 있게 변경하는 작업을 거치고 이미지를 생산하게 됩니다.

 

또한 조금 더 구체적인 문장도 쉽게 해석할 수 있도록 하는데요, 아래에서 유저가 입력한 문장은 '영화 '티파니에서 아침을'을 즐겨보는 30대 여성이 좋아할만한 스타일의 주방으로 꾸며줘'라고 하면 이런 이미지가 나와요! 어때요? 금방이라도 오드리햅번이 걸어들어올 것 같은 분위기의 주방으로 바뀌었습니다!

<아키스케치 생성형 AI 인테리어로 생성된 결과물-2>

 

 

AI 인테리어 출시

사실 이사를 가거나, 인테리어를 새로 할 때 종이에 공간 치수를 적어서 상상 속으로 배치해보는 시대는 끝났죠. (아키스케치가 있으니까요^^ 엣헴) 하지만, 생성형 AI 기술을 접목시켜 탄생한 AI 인테리어로 인해 인테리어 디자인에 대해 고민하는 시간이 어쩌면 그보다 훨씬 더 단축될지도 모르겠어요.

 

아래처럼, 아키스케치에서 제작한 3D 인테리어 이미지 사진도 좋고 실제로 찍은 방 사진도 좋습니다. 현재 내 방의 모습을 업로드한 후, 내가 원하는 인테리어 스타일을 선택합니다. 그러면 AI가 학습한 수백만장의 이미지 를 조합해 추천해줄거에요.

<아키스케치 생성형 AI 인테리어로 생성된 결과물-3>

 

 

앞으로의 방향성.

현재 제공하고 있는 서비스는 어느 정도 인테리어가 완료된 공간의 다양한 스타일을 추천해주는 형태인데요. 앞으로는 빈 공간의 사진을 촬영해서 올리면 해당 공간의 목적성에 맞게 가구를 자동으로 배치해주고, 배치한 가구에 대한 구매 링크를 제공하거나 유사한 제품을 추천해주는 형태로 서비스를 고도화 하려고 합니다.

 

현재 위와 관련된 국내 특허 출원을 요청한 상태이고, 최종적으로 원하는 형태의 AI 인테리어 서비스를 제공하기 위해 오늘도 아키스케치 개발팀은 열심히 달리고 있습니다 🏃‍♀️🏃🏾

 

지금까지, 생성형 AI와 아키스케치에서 새롭게 출시된 'AI 인테리어'에 관한 스토리를 들려드렸는데 어떠신가요? 다음에는 더 흥미로운 소식을 가지고 돌아올게요! 많관부 👋🙆‍♂️