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뷰티의 디지털화: 바누바가 계절별 색상 분석을 자동화한 방법

계절별 컬러 분석(SCA)은 적합한 뷰티 제품을 선택하는 인기 있는 방법입니다. 이는 개인의 자연스러운 외모를 기반으로 하여 이를 더욱 돋보이게 하는 데 도움을 줍니다. 가상 체험 시스템도 이를 활용하지만, 사용자에게 긴 설문조사를 요구해 왔습니다. 즉, TINT가 등장해 자동으로 SCA를 수행하기 전까지는 그랬습니다. 개발자들이 어떻게 그렇게 임의적인 요소에 대한 알고리즘을 만들어 80% 이상의 정확도를 달성했는지 알고 싶다면 이 기사를 읽어보세요.

AI 계절별 색상 분석

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SCA란?

계절별 색상 분석(SCA)은 개인의 자연스러운 피부색, 머리색, 눈동자 색을 가장 잘 보완하는 색상을 결정하는 방법입니다. 겨울, 여름, 봄, 가을의 네 가지 카테고리를 기반으로 합니다. 이 분석은 개인의 피부 톤의 색온도, 채도, 밝기를 고려하여 계절에 속하는 색상을 결정합니다.

계절별 색상 분석은 인상파 화가들이 여름, 가을, 겨울, 봄에 해당하는 색상을 사용하여 그림에서 그 시기의 느낌을 표현했던 인상파에 뿌리를 두고 있습니다. 하지만 특정 톤을 정확하게 표현하는 고품질 컬러 서적을 출판할 수 있게 된 1970년대에 들어서면서 의류와 메이크업을 선택하는 데 폭발적으로 사용되었습니다.

데보라 체이스의 '의학적으로 근거한 말도 안 되는 뷰티 북', 버니스 켄트너의 '컬러 미 어 시즌', 캐롤 잭슨의 '컬러 미 뷰티풀' 등 계절별 컬러 분석에 관한 저명한 책들이 많이 출간되었습니다. 하지만 기본적인 아이디어는 동일합니다.

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이 접근 방식은 여러 가지 이유로 유용합니다:

  • 어울리는 새로운 색상을 발견하는 데 도움이 됩니다.
  • 특정 색조가 특정 사람에게 안 어울리는 이유를 설명합니다.
  • 각 개인에게 적합한 팔레트 선택에 대한 명확한 가이드 제공

SCA는 개인의 색상 조화를 평가할 때 세 가지 주요 요소를 고려합니다. 피부 색조, 피부 깊이, 밝거나 부드러운 안색이 바로 그것입니다. 숙련된 컬러 컨설턴트나 메이크업 아티스트는 이러한 요소를 이해함으로써 개인이 어떤 계절적 범주에 속하는지 판단할 수 있습니다. 겨울 피부 톤은 차가운 색조를 띠고 안색이 짙으며 머리카락, 피부, 눈동자 사이의 대비가 뚜렷한 경향이 있습니다. 여름 피부는 시원한 색조와 밝은 안색, 머리카락, 피부, 눈 사이의 중간 정도의 대비가 특징입니다. 봄 피부 톤은 안색이 밝고 머리카락, 피부, 눈의 대비가 높은 따뜻한 색조를 띠고 있습니다. 가을 피부 톤은 따뜻한 색조로 안색이 더 짙고 머리카락, 피부, 눈의 대비가 중간 정도입니다.

실생활에서는 SCA에 대한 다양한 접근 방식이 있습니다. 어떤 사람들은 얼굴 근처에 여러 가지 색상의 천을 대고 어떤 색조가 화사하고 건강해 보이는지 관찰합니다. 다른 사람들은 계절마다 메이크업 세트를 바꿔가며 각각에 대해 얼마나 많은 칭찬을 받는지 추적합니다. 사람들이 하나의 카테고리로 깔끔하게 분류되지 않는 경우에는 상황이 더욱 복잡해지므로 각 시즌을 세 개의 하위 시즌으로 나눌 수 있습니다.

이런 일을 어떻게 디지털화할 수 있을까요?

TINT가 SCA를 자동화한 방법

TINT를 개발할 때 바누바의 팀은 세계에서 가장 사실적인 가상 입어보기와 자동화된 계절별 색상 분석 시스템 구축이라는 두 가지 우선순위를 염두에 두었습니다. 그리고 후자를 달성하기 위해서는 틀에서 벗어난 많은 생각이 필요했습니다.

SCA와 관련된 가장 일반적인 문제 중 하나는 동일한 경험을 가진 두 명의 메이크업 아티스트가 한 사람에게 서로 다른 카테고리를 지정할 수 있다는 점입니다. 즉, 알고리즘을 테스트하기 위해 신뢰할 수 있는 기준점이 필요했습니다. 팀은 이러한 지점을 찾기 위해 고민하다가 아이디어를 떠올렸습니다. 그들은 초상화 아티스트 그룹과 협력하기로 결정했습니다. 이들은 색과 사람의 얼굴에 대한 예리한 안목을 가지고 있었기 때문에 개발자들이 원했던 것과 정확히 일치했습니다.

두 번째 단계는 초기 프로토타입을 제작하는 것이었습니다. 바누바는 이미 얼굴 감지 및 추적, 색상 감지 분야에서 풍부한 경험을 보유하고 있었습니다. 개발팀은 소프트웨어로 여러 사람의 계절별 색상 분석을 수행한 후 그 결과를 아티스트에게 보여주었습니다. 아티스트들은 감명을 받지 못했는데요. 그들에 따르면 결과가 틀렸다고 합니다.

머리카락이 범인이라는 것이 밝혀졌습니다. 가닥마다 다른 색조를 가질 수 있을 뿐만 아니라 그림자를 드리워 카메라의 색상 인식을 엉망으로 만들 수 있었죠.

마지막으로 개발자들은 시스템을 다듬어 성능과 정확성을 개선해야 했습니다.

결론

계절별 색상 분석은 디지털화하기에는 복잡한 과정입니다. 개인의 피부 톤, 각 음영의 다양한 측면(채도, 따뜻함, 색조), 머리카락이 서로에게 드리우는 그림자까지 고려해야 할 요소가 많습니다. 많은 시간과 노력이 필요했지만, 그 결과 시중에서 유일하게 자동화된 SCA가 탄생했습니다. 긴 퀴즈가 필요하지 않고 몇 초 만에 작동하므로 더 나은 사용자 경험을 제공합니다.

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