쇼핑용 제품 피팅
내 사진과 실제 제품 이미지를 올려 결제 전 핏·드레이프·색을 미리 보세요 — 이커머스와 마켓플레이스 판매자에게 유용합니다.
온라인 생성기
무료 가상 피팅과 AI 옷 바꾸기 온라인.
인물+의류 이미지에는 제품 피팅을 고르세요. 스타일 체인저에서는 프리셋을 먼저 선택하고, 맞춤을 고를 때만 프롬프트가 나타납니다.
가상 피팅
업로드 · 코디 스왑 · 다운로드
인물 사진
풀바디 또는 상반신
의류 / 제품 이미지
플랫레이 또는 모델샷
해상도
결과
업로드 대기 중피팅 결과가 여기에 표시됩니다
인물 사진을 올린 뒤 프리셋을 선택하세요. 제품 피팅에는 의류 이미지도 필요합니다.
01업로드
인물 사진 + 의류 또는 프리셋
02생성
AI가 새 코디를 맞춤
03다운로드
피팅 이미지 저장
두 모드, 하나의 엔진
하나의 도구에서 가상 피팅과 AI 옷 바꾸기.
가상 피팅은 쇼핑 결정을, AI 옷 바꾸기는 빠른 스타일 실험을 겨냥합니다 — 둘 다 같은 정체성 보존 이미지 편집으로 실행됩니다.
스타일 프리셋이 있는 AI 옷 바꾸기
Smart Casual, Business, Streetwear, Evening, Seasonal로 시작하세요. 정확한 코디 설명이 필요할 때만 맞춤을 선택하세요.
얼굴과 포즈 보존
프롬프트가 정체성, 체형, 머리, 피부톤, 배경, 조명, 카메라 각도를 잠급니다. 옷만 바뀝니다.
사실적인 원단 드레이프
편집이 자연스러운 주름, 그림자, 드레이프를 요청해 새 옷이 붙여 넣은 듯하지 않고 입은 것처럼 보이게 합니다.
맞는 워크플로 선택
가상 피팅 vs AI 옷 바꾸기: 어떤 모드를 써야 할까요?
두 워크플로 모두 옷을 바꾸지만 해결하는 일이 다릅니다. 가진 소스와 내려야 할 결정에서 시작하세요.
실제 의류 미리보기에는 가상 피팅
특정 재킷·원피스·셔츠·유니폼을 사람에게 입혀 보고 싶을 때 가상 피팅을 사용하세요. 첫 이미지로 선명한 인물 사진, 두 번째로 깨끗한 의류 사진을 업로드합니다. 모델은 의류 이미지를 시각 조건으로 쓰고 형태·색·소재·디테일을 촬영된 몸에 맞춥니다. 온라인 구매 전, 두 제품 비교, 판매자가 여러 아이템에 일관된 모델 미리보기가 필요할 때 가장 유용합니다. 가상 피팅 결과는 사이즈 보장이 아닌 시각적 추정이지만, 평면 제품 이미지만 볼 때보다 더 많은 맥락을 줍니다. 색이 인물과 맞는지, 전체 실루엣이 괜찮은지, 의도한 자리에 어울리는지를 결제 전에 확인할 수 있습니다.
새 스타일 아이디어에는 AI 옷 바꾸기
정확한 제품 일치보다 탐색이 목표일 때 AI 옷 바꾸기를 사용하세요. 카테고리가 세부보다 중요할 때는 프리셋부터: Smart Casual은 정돈된 일상룩, Business는 절제된 비즈니스 룩, Streetwear는 여유로운 레이어드 룩, Evening은 세련된 실루엣, Seasonal은 추운 날씨 코디입니다. 소셜 게시물, 프로필 사진, 크리에이티브 컨셉, 옷장 계획, 테마 룩, 빠른 무드보드 실험에 유용합니다. 특정 의류·색·소재나 유지할 아이템이 중요할 때만 맞춤을 선택하세요. "흰 티 위에 검은 가죽 재킷, 바지와 신발은 유지"처럼 집중된 요청이 긴 스타일링 브리프보다 따르기 쉽습니다.
하나의 정체성 보존 이미지 편집 파이프라인
두 모드 모두 같은 이미지 편집 워크플로에 시각 지침을 보냅니다. 인물 사진이 정체성, 포즈, 체형 비율, 머리, 배경, 카메라 각도, 조명을 고정합니다. 의류 사진은 구체적 참조를, 프리셋·맞춤 요청은 스타일 방향을 줍니다. 편집은 옷 영역을 자연스러운 주름·가림·그림자·원단 질감으로 다시 그립니다. 그래서 이 페이지는 가상 피팅과 AI 옷 바꾸기를 중복 도구로 나누지 않고 함께 둡니다. 인물을 다시 올리거나 두 번째 UI를 배우거나 별도 생성 기록을 관리하지 않고도, 제품별 쇼핑 미리보기에서 스타일 실험으로 이동할 수 있습니다.
전후 비교
무엇이 바뀌고, 무엇이 그대로인지 보세요.
이 예시로 가상 피팅이 제품 이미지를 따르는지, AI 옷 바꾸기가 스타일 프리셋을 따르는지 비교하세요. 둘 다 위 워크스페이스와 같은 정체성 보존 편집 파이프라인을 사용합니다.
전
의류
후의류겨울 재킷 미리보기
구매 전 스타일 확인을 위해 회색 스웻셔츠를 빨간 패딩 재킷으로 교체.
전
의류
후의류크리에이티브 코디 스왑
AI 옷 바꾸기 모드에서 세이지 셔츠 드레스를 가죽 재킷·청바지로 교체.
전
의류
후의류에메랄드 원피스 미리보기
이 가상 피팅 예시는 단순한 탑·바지에서 시작해 에메랄드 랩 원피스를 시험합니다. 변하지 않은 얼굴, 자세, 손, 바닥 그림자, 카메라 각도로 옷만 바뀌었는지 판단하기 쉽습니다.
전
의류
후의류추운 날씨 프리셋
Seasonal 프리셋은 사용자가 프롬프트를 쓰지 않아도 AI 옷 바꾸기에 완전한 추운 날씨 방향을 줍니다. 카멜 코트, 니트 레이어, 바지, 부츠가 함께 생성되고 인물과 스튜디오는 고정됩니다.
작동 방식
세 단계로 가상 피팅 사용하기.
가상 피팅과 AI 옷 바꾸기 모두 같은 이미지 편집 파이프라인을 사용합니다 — 입력과 의도만 다릅니다.
- 01
내 사진 업로드
선명한 풀바디 또는 상반신 인물을 사용하세요. 몸통이 보이는 정면 포즈가 가장 안정적인 의류 핏을 줍니다.
- 02
의류 추가 또는 스타일 선택
제품 피팅에는 의류 이미지가 필요합니다. 스타일 체인저는 프리셋으로 시작하고 맞춤 요청에만 텍스트 필드를 엽니다.
- 03
미리보기 다운로드
전후를 비교한 뒤 쇼핑 결정이나 소셜 콘텐츠용으로 결과를 저장하세요.
사진·프롬프트 가이드
사실적인 가상 피팅 결과를 얻는 방법.
긴 프롬프트보다 좋은 입력이 중요합니다. 생성 전에 인물 사진, 의류 참조, 스타일 지시로 다음을 점검하세요.
선명한 인물 사진으로 시작
가장 안정적인 가상 피팅을 위해 성인 한 명, 고른 조명, 얼굴과 의류 영역이 보일 만큼의 해상도의 선명한 사진을 사용하세요. 정면이나 부드러운 3/4 포즈가 보통 어깨·몸통·팔·허리·다리를 모델에 잘 보여 줍니다. 가능하면 복잡한 옷 가장자리에서 손을 멀리하세요. 강한 모션 블러, 팔짱, 큰 가방, 셔츠 전체를 가리는 머리, 다른 사람과의 겹침은 정확한 교체를 어렵게 합니다. 풀바디는 전체 코디에, 상반신 인물은 셔츠·재킷에 적합합니다. 스튜디오 카메라는 필요 없습니다. 피사체가 초점이 맞고 잘 보이면 부드러운 낮빛에서 찍은 최근 휴대폰 사진으로도 충분한 경우가 많습니다.
깨끗한 의류 참조 사용
플랫레이나 중앙 정렬된 이커머스 제품샷이 제품 모드에 가장 강한 입력입니다. 소매·넥라인·밑단·단추·프린트·원단 질감이 보이도록 단순한 배경에 의류 전체를 보여 주세요. 콜라주, 큰 라벨이 있는 스크린샷, 접힌 아이템, 극단적 원근, 모델 몸이 옷을 대부분 가리는 사진은 피하세요. 가상 피팅은 모델 사진으로도 가능하지만, 깨끗한 제품 이미지가 관련 없는 디테일 해석을 줄입니다. 정확한 색·패턴이 중요하면 가장 고품질 소스를 고르세요. 압축 아티팩트와 나쁜 화이트밸런스가 결과에 남을 수 있습니다. 의도한 제품이 분명하도록 이미지당 의류 하나가 이상적입니다.
프리셋 먼저, 중요한 것만 커스터마이즈
AI 옷 바꾸기 모드에서는 이미 일관된 코디 방향이 들어 있는 프리셋이 보통 가장 빠르고 안정적입니다. 원하는 결과가 그 카테고리에 맞으면 Smart Casual, Business, Streetwear, Evening, Seasonal을 쓰세요. 보이는 디테일이 중요할 때만 맞춤을 고르고, 의류 유형·색·소재·핏·유지할 것을 명시하세요. 예: "흰 크루넥 티 위 여유로운 차콜 울 블레이저, 청바지와 신발은 유지." "패셔너블하게 만들어 줘"보다 실행하기 쉽습니다. 상충하는 요청, 긴 액세서리 목록, 모호한 무드 단어는 사진의 관련 없는 부분이 바뀔 확률을 높입니다.
사이즈표가 아닌 미리보기로 결과 검토
다운로드 전에 확대하세요. 먼저 얼굴과 머리를 확인하고, 손·카라 가장자리·소매 길이·단추·허리선·반복 패턴·옷과 배경 경계를 점검하세요. 최고의 AI 옷 바꾸기 결과는 원본 인물을 알아볼 수 있게 유지하면서 원단이 몸과 빛에 자연스럽게 반응하게 합니다. 디테일 하나가 틀리면 더 단순한 소스나 더 좁은 지시로 다시 생성하세요. 시각 피팅은 색·스타일·전체 실루엣 비교에 도움이 되지만, 실제 의류 치수·신축성·착용감·정확한 핏을 측정하지는 않습니다. 최종 구매 결정은 항상 판매자의 치수와 반품 정책을 따르세요.
이 AI 옷 피팅이 예측할 수 있는 것과 없는 것
이 도구는 사실적인 시각 시뮬레이션을 만듭니다. 정체성을 보존하고 촬영된 몸에 그럴듯한 코디를 보여 주도록 설계되어 영감, 제품 비교, 콘텐츠 제작에 유용합니다. 바디 스캐너, 테일러링, 의료 측정 시스템은 아닙니다. 결과는 포즈, 이미지 품질, 몸 가림, 의류 복잡도, 반사 소재, 투명 원단, 특이한 프린트에 따라 달라질 수 있습니다. 가상 피팅은 정보에 기반한 시각 미리보기로, AI 옷 바꾸기는 크리에이티브 이미지 편집으로 보세요. 민감하거나 상업적 사용에는 출력을 신중히 검토하고, 원본 파일을 보관하며, 소유하거나 편집 권한이 있는 이미지만 업로드하세요.
이런 분께 적합합니다
누가 AI 옷 바꾸기를 쓰나요?
같은 도구가 구매 전 핏 확인과 콘텐츠용 빠른 코디 리믹스를 모두 지원합니다.
온라인 쇼핑객
특히 반품 비용이 클 때, 주문 전에 재킷·원피스·유니폼이 나에게 어떻게 보일지 미리 보세요.
이커머스와 리셀러
SKU마다 풀 촬영 없이 일관된 모델 사진에 의류를 보여 주세요.
소셜·크리에이티브 게시물
얼굴을 바꾸지 않고 썸네일, 무드보드, "이거 입으면?" 게시물용으로 스타일을 스왑하세요.
모든 코디 미리보기를 위한 간단한 요금
포함된 체험 크레딧으로 시작한 뒤, 만들고 싶은 코디 미리보기 수에 맞는 크레딧 팩을 선택하세요. 한 계정으로 두 모드를 모두 사용할 수 있습니다.
Basic
$14.90$19.90/월
같은 Basic 플랜을 가장 낮은 Basic 요금으로 연간 결제.
포함
- 연 1,860 크레딧
- 복원당 약 $0.29
- 2K·Medium 이미지 이용
- 비공개 생성
- 이메일 지원
Pro
$39.90$49.90/월
연간 볼륨과 복원당 가격의 최적 균형.
포함
- 연 5,760 크레딧
- 복원당 약 $0.25
- 2K·Medium 이미지 이용
- 비공개 생성
- 이메일 지원
Max
$79.90$99.90/월
복원당 최저가의 연간 최대 볼륨.
포함
- 연 13,698 크레딧
- 복원당 약 $0.21
- 2K·Medium 이미지 이용
- 비공개 생성
- 24×7 우선 이메일 지원
맞춤형 필터 지우기 볼륨 플랜이 필요하신가요?contact@filterremover.net
자주 묻는 질문
가상 피팅과 AI 옷 바꾸기, 설명.
두 모드의 차이, 잘 되는 사진, AI가 현실적으로 바꿀 수 있는 것.