Stable Diffusion과 ControlNet을 활용한 성분 배합비 기반 립 메이크업 시뮬레이션

초록

화장품 립 제품 개발 현장에서 배합비 변경 시마다 시제품 재제조와 육안 확인을 반복해야 하는 비효율을 화장품 립 제품의 성분 배합비(유기 색소, 무기 안료, 왁스, 오일, 진주 광택제, 필름 형성제)를 정량적 입력값으로 활용해, 발색 색상과 질감 특성을 시각적으로 시뮬레이션하는 인공지능 기반 립 메이크업 생성 시스템을 제안한다. 기존의 머신러닝 기반 연구는 수치적 물성 예측에 그쳐 시각적 확인이 어려웠고, GAN 및 확산 모델 기반의 가상 메이크업 연구는 실제 화장품의 정량적 배합 정보를 반영하지 못한다는 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 성분 배합비를 정규화된 벡터로 변환하고, 다층 퍼셉트론(MLP)을 통해 색상, 광택, 불투명도 등의 시각적 속성을 예측하는 구조를 확립하였다. 나아가 예측된 색상 데이터를 공간적 조건 지도로 변환하여 ControlNet의 입력으로 활용함으로써 배합비에 부합하는 정밀한 색상을 구현하였다. 또한, 원료 특성 기반의 유효 광택 지수를 정의하고, 이에 따라 생성 모델의 컨디셔닝 스케일과 디노이징 강도를 동적으로 제어함으로써 입술의 질감 표현력을 극대화하였다. 정량적·정성적 실험 및 화장품 업계 전문가들을 대상으로 한 사용성 평가를 통해, 본 시스템이 실제 R&D 현장에서 시제품 제작 루프를 단축하고 초기 배합 설계의 예측력을 높이는 데 실질적으로 기여할 수 있음을 입증하였다.

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