Generative AI / Product Visualization / Workflow Design
Project
LG Household & Health Care · Team of 3
Period
2024.03–09
Role
AI 콘텐츠 제작
3D 기반 제작 방식 제안·적용
내부 가이드 제작
Tools
Midjourney
Substance 3D Stager
Stable Diffusion
ComfyUI
Photoshop
제작 효율
실사 촬영 대비 콘텐츠 제작 리드타임 단축 기여
매출 효율
AI workflow 도입 후 ROAS 40% 개선
브랜드 결과물
파이프라인으로 제작·납품한 AI 가상 모델 컷
01 — 문제 인식
제품이 왜곡되는 문제를 어떻게 보완할까?
LG생활건강 생성형 AI 디자인 1기 인턴으로서 뷰티 콘텐츠 제작을 담당했습니다. 뷰티 콘텐츠는 시각적인 분위기뿐만 아니라 제품의 정확한 형태를 보여주는 것이 필수적입니다.
하지만 기존의 생성형 AI 방식은 제품의 형태를 임의로 변형시키는 한계가 있어, 잦은 후보정과 재작업이 발생했습니다.
02 — 3D·AI 역할 분리
3D 작업 방식을 AI 제작에 연결하기
이러한 비효율을 해결하고자 작업 과정을 전면 재점검했고, 3D 에셋과 생성형 AI를 결합한 새로운 제작 워크플로우를 제안하여 실무에 적용했습니다.
제품의 형태를 이해하는 산업디자인 관점과, 카메라·재질·조명으로 장면을 만드는 3D 모션그래픽 경험을 함께 활용했습니다. 제품과 구도를 3D로 먼저 준비하고, AI로 배경과 분위기를 확장하는 방식을 제안했습니다.
3D 입력이 있어도 생성 과정에서 제품이 달라질 수 있어, 최종 결과는 실제 제품과 다시 비교했습니다. 각 도구의 역할을 나누고 디자이너가 확인할 기준을 두는 데 집중했습니다.
01
제품의 실루엣·비율·패키지 형태
3D 에셋으로 기준이 되는 제품 준비
02
배경·조명 분위기·장면 연출
생성형 AI로 여러 방향을 탐색
03
제품 정확도·브랜드 적합성
디자이너가 선별하고 최종 보정
03 — 재사용 에셋
재사용 가능한 제품 에셋
3D 제품 에셋 라이브러리 구축을 제안하고 에셋 준비에 참여했습니다.
제품의 실루엣과 비율을 기준으로 삼아, 배경이나 콘셉트가 달라져도 같은 제품 에셋을 활용하는 방향으로 접근했습니다. 제품의 형태와 장면 연출을 나누어 조정할 수 있도록 한 선택이었습니다.
04 — 장면 설정
3D Stager
3D 모션그래픽 작업에서 제품이 잘 보이는 각도, 재질을 드러내는 빛, 화면 안의 배치를 고민해왔습니다.
이 경험을 바탕으로 Substance 3D Stager 활용을 제안하고, 제품 배치와 카메라·재질·조명을 조정해 AI 작업에 사용할 렌더 이미지를 준비했습니다.
생성 결과가 의도와 다를 때는 입력 장면도 함께 검토했습니다. 제품이 묻히거나 형태가 불분명하게 보이는 경우 구도와 조명을 조정하며, 제가 직접 다룰 수 있는 3D 요소를 활용했습니다.
05 — 제작 워크플로우
일회성 이미지 생성을 넘어선, 지속 가능한 'AI 모델 아카이빙 시스템' 구축
뷰티 마케팅 콘텐츠는 타겟층의 연령대와 브랜드의 무드에 따라 섬세하게 분기되어야 합니다. 이를 위해 단발성 이미지 생성을 반복하는 대신, 브랜드 전용 AI 뷰티 모델 라이브러리(아카이브) 구축을 기획하고 UX/UI 디자인 및 에셋 관리에 참여했습니다.
상단 사례와 같이 2030세대를 겨냥한 감각적인 수중 플로럴 무드부터, 가족 단위의 자연스러운 일상 컷까지 동일한 기준 모델과 3D 에셋 기반 위에서 유연하게 확장이 가능합니다. 마케터가 필요한 페르소나(연령, 라이프스타일 등)를 직관적으로 탐색하고 콘텐츠를 요청할 수 있는 시스템을 마련함으로써, 개인의 노하우를 팀 전체의 효율적인 자산으로 확장했습니다.
인종·연령·라이프스타일·가치관을 반영한 모델을 LG생활건강 사내에서 활용할 수 있는 모델 웹사이트로 구축했습니다. 생성형 AI가 익숙하지 않은 의뢰자를 위해 의뢰 가이드라인을 만든 이후, 제작 기간은 기존 대비 30배 단축되었습니다. 2024년 상반기 기준 150여 명의 모델이 등록되어 있으며, 팀 내에서는 “이제 AI 결과물을 기준으로 콘텐츠 기획이 가능해졌다”는 평가를 받았습니다.
01
AI Beauty Model Library
AI 뷰티 모델 라이브러리
마케터가 인종·연령·라이프스타일·가치관에 따라 가상 모델을 탐색하고 콘텐츠를 기획할 수 있는 사내 모델 웹사이트입니다.
Filters · 필터
Ethnicity · 인종
Age · 연령
Lifestyle · 라이프스타일
Values · 가치관
Actions · 액션
+ Request New Model · 새 모델 요청
Submit Brief · 브리프 제출
Pipeline Guide ↗ · 파이프라인 가이드
150+ models · scroll to browse ↓ · 150개 이상의 모델 · 스크롤해서 보기
02
Beauty campaign mockups tailored to specific target demographics
특정 타깃층에 맞춘 뷰티 캠페인 목업
브랜드 톤앤매너에 맞춰 생성형 AI와 3D 에셋을 결합해 전개한 뷰티 광고 콘텐츠 시안입니다.
[닥터 그루트] 생화 에디션
20-30대를 타겟팅한 AI 뷰티 모델
roses in water, a cool palette, low-contrast lighting. A dreamlike beauty visual with editorial mood.
[닥터 그루트] 제이몬스터즈
다정한 모자 AI 연출
roses in water, a cool palette, low-contrast lighting. A dreamlike beauty visual with editorial mood.
[피지오겔] 시카밸런스
다정한 모자 AI 연출
parent–child pairing, flat lighting, calm wardrobe, restrained color. Reference: a clinical brand tone.
DAISO
One archived model, four request sheets
아카이브 모델 한 명, 요청서 네 장
For The Face Shop skincare sold at Daiso, the brand team sent one request sheet per cut, and every sheet named the same archived AI model, WA033. Each sheet fixed the pose, hair, makeup and wardrobe against a reference photo. My job was to keep WA033's face identical across every cut and change only what each sheet asked for. Backgrounds stayed plain on purpose, so the SI team could recolor them later to match each store's VMD layout. The desk shot went out in two versions, with and without cream texture on the cheek.
다이소에서 판매되는 더페이스샵 기초 라인을 위해 브랜드팀이 컷마다 요청서를 보냈고, 모든 요청서가 아카이브에 등록된 같은 AI 모델 WA033을 지정했습니다. 요청서마다 포즈·헤어·메이크업·의상이 레퍼런스 사진으로 정해져 있었습니다. 제 역할은 모든 컷에서 WA033의 얼굴을 똑같이 유지하면서 요청서가 바꾸라고 한 요소만 바꾸는 것이었습니다. 배경은 SI팀이 매장별 VMD 시안에 맞춰 나중에 색을 바꿀 수 있도록 일부러 단색으로 두었고, 책상 컷은 볼에 크림 제형이 있는 버전과 없는 버전 두 가지로 전달했습니다.
01 · Brief · 요청서
One sheet per cut · 컷마다 요청서 한 장
02 · Base cut · 기본 컷
WA033, posed to the reference · 레퍼런스 포즈에 맞춘 WA033
03 · Variant · 변형
Same cut, cream texture added · 같은 컷에 크림 제형 추가
04 · Next sheet · 다음 요청서
Same face, new hair and wardrobe · 같은 얼굴, 새 헤어와 의상
The Face Shop · Daiso
Model WA033, four cuts from four sheets.
Pose, hair, makeup and wardrobe changed with every sheet; the face did not. Plain backgrounds left room for the SI team to recolor each cut for in-store VMD.
Date · 날짜
2024.06–08 · 2024년 6–8월
Tools · 툴
ComfyUI — WA033 generation, pose from the reference · 레퍼런스 포즈로 WA033 생성
Photoshop — hair, hands, wardrobe color, cream texture · 헤어·손·의상 컬러·크림 제형 보정
Enhancer — resolution and eye detail · 화질과 눈동자 디테일 개선
Sooryehan (수려한)
From brief to the store shelf
브리프에서 매장 진열대까지
01 · Brief · 브리프
30대 중국인 여성, 단정한 이미지
02 · Revision · 수정
중국인 느낌 나는 한국인 여성으로 요청사항 변경 · 피부 톤, 표정, 옷, 헤어, 액세서리 변경
03 · Detail · 디테일
피부 질감 및 헤어 디테일업
[수려한] 진생 에센스
중국인 느낌 나는 한국인 여성 AI 모델
30대 중국인 여성의 단정한 이미지로 시작해 중국인 느낌이 나는 한국인 여성으로 요청이 바뀌었습니다. 피부 톤·표정·옷·헤어·액세서리를 바꾸고 피부 질감과 헤어 디테일을 다듬어 실제 매장 포스터로 사용되었습니다.
Date
2024.05
Tools
ComfyUI — base model generation
Photoshop — wardrobe, hair, accessories, proportions
KREA Enhancer — realistic skin, removing the plastic Midjourney texture
AVON
레퍼런스가 거의 없는 두피 컷
Avon 측에서 원한 구도는 분명했습니다. 스포이드로 두피에 앰플을 떨어뜨리는 장면이었습니다. 하지만 앰플을 얼굴에 바르는 레퍼런스는 많아도 두피에 뿌리는 레퍼런스는 거의 없어 한 번에 생성하기 어려웠습니다. 그래서 AI 뷰티 모델의 얼굴과 구도를 따로 만들고, 앰플 스포이드 부분을 별도로 생성해 자연스럽게 합성했습니다. 결과물은 Avon 공식 사이트의 제품 이미지로 실제 사용되었습니다.
01 · Model · 모델
AI 뷰티 모델의 얼굴과 구도를 따로 생성
02 · Dropper · 스포이드
앰플 스포이드 부분을 별도로 생성
03 · Composite · 합성
두 요소를 자연스럽게 합성
04 · In use · 실사용
Avon 공식 사이트에 실제 사용
Client
Avon
Live
View on avon.com ↗
07 — Guides and training
한 사람의 방법을 팀의 방법으로.
도구를 잘 다루는 사람이 한 명뿐이라면 팀의 역량이 되지 않는다고 생각했습니다. 동료들이 뷰티 비주얼을 어떻게 만드는지 물어올 때마다, 제가 직접 시행착오를 겪으며 쌓은 방법을 사내 교육 자료로 정리했습니다. 뷰티 콘텐츠 제작에 특화된 미드저니 사용법입니다.
스포이드 클로즈업, 손이 포함된 제품 연출, 욕실 배경, 제형 클로즈업처럼 뷰티 팀에서 실제로 자주 필요한 컷을 챕터로 나누고, 추천 공통 프롬프트와 목표 이미지, 그리고 3단계 과정을 담았습니다. /describe로 레퍼런스를 분석하고, vary(region)로 어색한 부분을 고치고, remix 모드와 --style raw로 사실감을 높이는 흐름입니다. 단계마다 전체 프롬프트와 수정 이유를 함께 적어, 제가 없어도 팀원이 그대로 따라 할 수 있도록 했습니다.
Step 1
레퍼런스 읽기
/describe로 레퍼런스 이미지를 분석한 뒤 프롬프트 입력
Step 2
틀린 부분만 고치기
어색한 부분만 vary(region)로 영역 선택 후 수정
Step 3
사실감 끌어올리기
remix 모드에서 --style raw 추가, 원하는 결과에 가까운 사진으로 반복
Date
2024.04
Tooll
Midjourney v6
08 — 협업 사례
추가 촬영과 3D 작업 지원
AI 콘텐츠 업무와 함께 Staaack 촬영 지원을 자원했고, 추가 3D 작업을 제안해 완성했습니다. 기존 업무와 병행할 수 있도록 마감과 우선순위를 조율했습니다.
STAAACK
LG생활건강 STAAACK 매거진 23호 커버용 3D 에셋 키트 제작
LG생활건강 STAAACK 매거진 23호를 위한 재사용 가능한 3D 에셋 키트. 실사 커버 사진 안에 자연스럽게 어우러지도록 제작했습니다.
Period · 기간
April 2024 · 2024년 4월
Role · 역할
3D · Art Direction · Compositing · 3D · 아트 디렉션 · 합성
Tools · 툴
Cinema 4D · Redshift · Photoshop
새 매거진의 커버 언어 만들기
요청은 커버용 3D 에셋 제작이었지만, STAAACK은 아직 시각 언어를 만들어가는 단계였고 에셋은 실사 사진 위에서 붙여 넣은 것처럼 보이지 않아야 했습니다. 그래서 무드를 레퍼런스가 아닌 실제 촬영 현장에서 읽는 것에서 출발했습니다.
Step · 02
Redshift 첫 프로덕션 사용
스튜디오 파이프라인은 Redshift 기반이었고, 이전 작업 흐름은 Octane이었습니다. 프로젝트 안에서 렌더러를 전환하고 셰이더 로직을 다시 익히며 제작 흐름을 유지했습니다.
Tool · Redshift, first production use
Step · 03
실사 합성을 위한 에셋 제작
타이포그래피, 리퀴드, 캐릭터, 버블, 달러 스택 등을 하나의 실사 플레이트에 맞춰 제작했습니다. 각 에셋은 촬영 현장에 이미 놓여 있었던 것처럼 보이도록 조명, 색, 구도를 맞췄습니다.
Output · six or more assets, one composite cover
Step · 03 — Asset board · 에셋 보드
Three type treatments, built before the composite
합성 전에 먼저 만든 세 가지 타이포그래피 에셋
01 · LIQUID TYPE · 리퀴드 타이포
Four S forms, from scattered droplets to one continuous pour.
흩어진 물방울부터 하나로 이어진 흐름까지, 네 가지 S 형태.
02 · INFLATED TYPE · 풍선 타이포
One phrase in three colorways and angles.
같은 문구를 세 가지 컬러와 각도로.
03 · BLOCK TYPE · 블록 타이포
Letter blocks in three arrangements: stacked, staggered, rising.
글자 블록을 세 가지 배열로: 겹침, 엇갈림, 상승.
09 — 결과와 배운 점
결과와 배운 점
결과와 배운 점
전공과 제작 경험을 새로운 업무의 해결 방법으로 연결했습니다.
이를 통해 제품의 형태를 정확하게 유지하면서도 AI의 풍부한 연출력을 결점 없이 활용할 수 있게 되었습니다. 새롭게 구축한 제작 파이프라인은 사내에서도 활용할 수 있도록 튜토리얼 영상과 교육 자료로 정리해 내부에 공유했습니다.
배운 점
이 경험을 통해 저는 ‘한 장의 이미지’를 만드는 사람이라기보다, 콘텐츠가 만들어지는 구조와 흐름을 설계하는 디자이너라는 정체성을 갖게 되었습니다.
그래서 이 경험은 “주어진 과제를 넘어 서비스의 생태계와 미래를 고민하는 디자이너”라는 제 모토에 한 발 더 나아갈 수 있게 했습니다.
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