Output
여덟 장 전부 같은 사람입니다
카페·계단·거리·골목·도서관·공원·스튜디오·옥상. 옷도 계절도 카메라 거리도 다릅니다. 얼굴만 고정돼 있습니다.
AI로 사람 사진을 뽑는 건 어렵지 않습니다. 어려운 건 300장 내내 같은 사람으로 유지하는 것입니다. 한 장씩 뽑으면 조금씩 다른 사람이 되고, 마지막에 가면 처음과 아예 다른 얼굴이 나옵니다. 그 드리프트를 막는 시스템을 만들었습니다.
카페·계단·거리·골목·도서관·공원·스튜디오·옥상. 옷도 계절도 카메라 거리도 다릅니다. 얼굴만 고정돼 있습니다.
얼굴이 확정되면 300장 내내 그 얼굴을 따라갑니다. 그래서 정본 레퍼런스 14컷을 먼저 만듭니다 — 각도 7종(정면·좌우 45도·좌우 프로필·턱 올림·내림)에 조명과 표정을 얹어 고르게 덮습니다. 정면만 여러 장 있어봐야 측면에서 무너집니다.
0.62 미달이면 그 자리에서 다시 뽑습니다.
어긋난 컷을 레퍼런스로 물리면 다음 컷이 더 어긋납니다 — 이 누적 드리프트를 끊는 게 구조의 목적입니다.ArcFace 임베딩의 코사인 유사도를 컷마다 측정합니다. 전신은 얼굴이 작게 잡혀 점수가 구조적으로 낮습니다 — 그래서 컷 유형별로 기준을 다르게 둡니다. 하나의 기준으로 재면 전신컷이 전부 탈락합니다.
| 컷 유형 | 채택 기준 | 실측 범위 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 정본 레퍼런스 | 0.62 | 0.68 — 0.81 | 미달 시 그 자리에서 재생성 |
| 상반신 · 클로즈업 | 0.68 | 0.71 — 0.79 | 가장 안정적 |
| 전신 · 원거리 | 0.52 | 0.52 — 0.67 | 얼굴 화소가 적어 점수가 낮게 나옴 |
| 측면 · 프로필 | 0.55 | 0.55 — 0.70 | 정면 레퍼런스만으론 무너지는 구간 |
수치는 이 프로젝트에서 실제로 측정한 값입니다. 인물과 장면이 바뀌면 범위도 달라집니다.
문서에 안 적혀 있고, 직접 돌려야 나오는 것들입니다.
small nose 대신 straight nose bridge 식으로 바꿔야 통과합니다.professional fashion editorial 같은 표현은 오히려 CG 같은 매끈함을 밀어붙입니다.