Outfit Changer AI

엔진은 Outfit Anyone 연구의 이중 스트림 조건부 확산 구조를 따른다. 인물을 다루는 흐름과 옷을 다루는 흐름을 따로 돌린 뒤 합치는 방식이다. 줄무늬 셔츠는 줄무늬가 유지되고 재킷의 배색 테두리도 뭉개지지 않는다. 원래 outfitanyone ai가 이 방식을 알렸고, 제품의 다른 모드도 모두 이 위에 올라간다.

무료 요금제에 기본 모델 4명이 들어 있고, 유료 요금제에서는 내 이미지를 올릴 수 있다. 모델은 마른 체형, 곡선형, 작은 체형까지 갖춰 한 벌의 옷을 여러 실루엣에서 시험한다. 친구를 모아 촬영할 필요가 없다. 특정 인물에게 옷을 입혀 보려면 내 사진을 쓰는 쪽이 맞다.

첫 생성 뒤 보정 단계가 원단 질감과 세부를 더한다. 차이는 솔기, 단추, 원단의 떨어짐에서 드러난다. 값싼 피팅 도구가 무너지는 지점이 바로 여기다. 다만 원본 옷 사진이 나쁘면 보정이 해결하지 못한다. 평평하게 놓고 조명을 고르게 한 제품 사진이 어떤 설정보다 중요하다.

전신 모드는 화면을 전신으로 넓힌다. 원피스, 정장, 신발과 밑단 길이가 판단을 좌우하는 옷에는 반드시 필요한 모드다. 유료 요금제에 속한다. 이 모드에서 결과가 어긋나는 가장 흔한 이유는 원본 사진에서 인물을 너무 타이트하게 잘랐기 때문이다.

생성 결과는 계정에 묶인 기록 패널에 쌓여, 이전 시도를 다시 열고 판을 나란히 비교한다. 같은 인물에게 여러 벌을 시험할 때 이 기록이 체계적인 비교와 반복 작업의 차이를 만든다. 어느 크레딧 지출이 쓸 만한 이미지로 이어졌는지도 보여 준다.

사이트에는 얼굴 바꾸기 앱, 범용 이미지 생성기, Nano Banana Pro와 Flux 2 같은 모델이 같은 로그인 아래 묶여 있다. 크레딧은 계정 전체에서 공유돼, 한 작업에 옷 교체와 배경 수정이 같이 필요할 때 편하다. 반대로 대량 이미지 생성을 돌리면 피팅용으로 남겨 둔 크레딧을 잡아먹을 수 있다.