FashionAdvisor.AI
Fashion Advisor · 학습
Fashion Advisor는 옷 사진으로 디지털 옷장을 만들고, 상황에 맞는 코디 추천을 내놓으며, 실제로 입은 옷까지 기록하는 AI 옷장 어시스턴트다.
FashionAdvisor.AI 소개
What Is Fashion Advisor
Fashion Advisor는 fashionadvisor.ai에서 제공되고 FashionAdvisor.AI로도 표기된다. 스마트폰에 맞춘 앱으로, 디지털 옷장을 유지하면서 "오늘 뭐 입지"라는 좁은 질문 하나에 답한다. 가진 옷을 촬영하면 앱이 한 벌씩 태그를 붙이고, AI 스타일리스트가 그 옷장 안에서 조합을 꺼낸다. 쇼핑몰 카탈로그에서 가져오는 방식이 아니다.
옷의 출처가 결과를 바꾼다. 이미 가진 옷으로 만든 코디는 10분 뒤 바로 입고 나갈 수 있고, 결정 도중에 쇼핑 페이지로 끌려가지 않는다. 세션마다 착용 기록도 남는다. 그 기록이 쌓이면 옷장 분석이 된다. 한 벌당 착용 비용, 한 번도 손대지 않은 옷, 로테이션의 빈틈이 드러난다.
현재 버전은 1.0.0이고 스마트폰 브라우저에서 돌아간다. 아직 초기 제품이라 팀이 앱 안에서 테스터 의견을 받는다. 쇼핑몰 연동은 없고, 코디를 몸에 합성해 보여주지도 않으며, 공개 API도 없다. Premium은 무제한 AI 세션과 우선 스캔을 내세우므로 하위 등급에는 횟수 제한이 있다고 보면 된다.
Getting Started
- 스마트폰에서 fashionadvisor.ai를 열고 초기 설정을 마친다. 자주 입는 스타일(Classic, Casual, Trendy, Minimalist, Bohemian, Sporty)과 자주 쓰는 색을 고르고, 실루엣 참고가 필요하면 체형도 입력한다.
- 옷을 등록한다. Closet 탭에서 +를 눌러 한 벌씩 스캔하거나, 세션 중에 사진을 보낸다. AI가 카테고리, 색, 계절, 상황, 브랜드를 붙이고, 잘못된 태그는 직접 고친다.
- Style Me에서 세션을 시작한다. Work, Cocktail, Travel 같은 상황을 고르고 고민 중인 옷을 찍어 보낸다. AI가 한 가지를 고르고 이유를 붙인다.
- 사진이나 질문으로 두세 번 주고받은 뒤 Finalize Look을 누른다. 완성된 코디는 옷과 함께 Final Looks에 저장된다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 옷장은 가득한데 입을 게 없는 사람. 이미 걸려 있는 옷이 출발점이라 쇼핑 없이 답이 나온다. 다만 사진을 어느 정도 모아 두어야 한다.
- 짐을 줄여 다니는 여행자. 상의 몇 벌, 하의 두 벌, 신발 한 켤레면 여러 날 코디를 짜둘 수 있다. 캐리어를 닫기 전에 정리된다.
- 지출을 줄이려는 사람. 한 벌당 착용 비용과 한 번도 안 입은 개수를 보면 어떤 구매가 본전을 뽑았는지 분명해진다.
작업
- 정해진 일정에 입고 갈 옷 고르기. Work, Cocktail, Formal, Date Night, Travel, Workout 중에서 상황을 고르고 후보 사진을 보내면 한 가지 선택과 이유가 돌아온다.
- 옷장 점검. 통계 화면에 90일 넘게 입지 않은 옷이 뜨고 카테고리별 분포도 나온다. 비우는 결정이 감이 아니라 데이터에서 시작된다.
- 출장이나 여행 준비. 적은 옷으로 코디를 짜서 Final Looks에 넣어 두면 현지에서 같은 조합을 다시 쓴다.
활용 상황
- 평일 아침, 5분 남았고 아무 생각도 안 날 때. 거울 앞에서 셔츠 세 장을 갈아입는 것보다 세션 한 번이 빠르다.
- 데이트, 면접, 결혼식 하객으로 나가기 한 시간 전. 상황 태그가 후보를 빠르게 줄이고, AI가 조합의 이유까지 설명한다.
- 옷을 갈아 넣는 환절기. 겨울 코트와 부츠를 스캔하고 지난 시즌 착용 기록을 더해 정리할 것을 정한다.
주요 기능
사진 스캔과 자동 태그
옷 한 벌을 찍으면 카테고리(Tops, Bottoms, Outerwear, Shoes, Accessories, Dresses), 팔레트 안의 색, 계절, 상황 태그가 붙는다. 브랜드와 구매가는 선택 항목이고 나중에 통계에 반영된다. 검은 니트처럼 사진으로 판별하기 어려운 옷은 직접 입력할 수 있다.
Style Me 세션
Style Me는 입력 폼이 아니라 대화다. 상황을 고르고 고민 중인 옷 사진을 보내면 AI가 한 가지 추천과 이유를 준다. 반박해도 되고, 다른 안을 요청해도 되고, 사진을 더 보내도 된다. 두세 번 주고받고 마무리하면 저장된다.
Final Looks 보관함
마무리한 코디는 옷과 함께 라이브러리에 들어가고 상황도 기록된다. 여기가 쌓이는 부분이다. 한 달만 쓰면 출근, 저녁 약속, 여행에 검증된 조합이 남아 다시 짜지 않고 열어 쓰게 된다.
옷장 분석과 착용 비용
통계 화면은 전체 벌 수, 이번 달 입은 수, 한 번도 안 입은 수, 최근에 늘어난 수를 센다. 막대 그래프가 카테고리별 분포를 보여주고, 순위가 한 벌당 착용 비용 순으로 정렬하며, Items to Revisit이 90일 넘게 손대지 않은 옷을 표시한다.
스타일 프로필
자주 입는 색, 브랜드, 카테고리는 옷장 자체에서 집계된다. 설문이 아니라 거울에 가깝다. 옷장 절반이 네이비라거나 특정 브랜드만 계속 고른다는 사실이 아무것도 입력하지 않아도 보인다.
매일 추천과 착용 알림
알림 스위치는 세 개다. 매일 코디 추천, 안 입은 옷 알림, 주 1회 스타일 팁이다. 모두 선택 사항이고 하나씩 끌 수 있어, 알림이 이미 많은 사람에게는 중요한 부분이다.
장단점
장점
- 가진 옷으로 답한다. 코디 추천이 스캔한 옷에서 나오므로 그대로 입고 나갈 수 있다. 쇼핑 페이지로 보내지 않는다.
- 선택 하나와 이유. AI가 한 가지로 좁혀 조합의 근거를 설명한다. 다섯 개의 "아마도"를 읽는 것보다 빠르다.
- 습관을 바꾸는 숫자. 착용 비용과 안 입은 목록이 실패한 구매를 드러낸다. 대부분의 옷장 앱이 빼먹는 부분이다.
- 시작 비용이 낮다. 한 벌 스캔은 몇 초면 끝나고, 새 계정에는 예시 아이템이 들어 있어 본격적으로 찍기 전에 세션을 시험할 수 있다.
- 현실적인 상황 설정. Work, Casual, Date Night, Cocktail, Formal, Travel, Workout이면 "뭐 입지"로 고민하는 이유는 거의 다 덮인다.
단점
- 옷장은 손으로 만든다. 쇼핑몰 계정에서 가져오거나 사진첩을 한 번에 훑는 기능이 없어 첫 주는 노동이다.
- 사진이 품질을 정한다. 어두운 곳에서 찍은 검은 니트는 정보가 적고, 잘못 붙은 태그는 이후 추천을 조용히 틀어 놓는다.
- 몸에 입은 모습은 못 본다. 어떤 옷이 어울리는지는 알려주지만 전신에 합성하지는 않아, 실루엣과 비율은 직접 판단해야 한다.
- 가격은 앱 안에서만 보인다. Basic과 Premium의 공개 가격이 없어 예산을 세우려면 먼저 제품에 들어가야 한다.
자주 묻는 질문
AI 옷장 어시스턴트다. 옷을 촬영하면 앱이 태그를 붙여 저장하고, AI 스타일리스트가 고른 상황에 맞춰 코디 추천을 만든다.
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