Jector AI
이미지 생성 캔버스
이커머스 이미지 제작자의 AI 활용성 개선을 위한
이미지 생성 캔버스를 기획 및 런칭했습니다.
Product Designer
소요 기간: 2024. 02 ~ 2024. 04
🔍 배경
초기 팀의 미션과 협업
AI 배경 생성 기술 데모로부터 확장 가능한 기능을 만들어 유효한 사업 분야를 탐색하고자 했습니다.
Product Designer로서 기능 기획 및 UI/UX 설계 전담
PM과 핵심 기능 아이데이션 및 범위 정의
3명의 Engineer(AI, FE, BE)와 제품 구현 및 설계 방향 논의
AI 배경 생성 기술 데모
배경 생성 기술을 데모 제품으로 개발한 상태였습니다.
사진첩 형태로 체험 가능한 구조: 이미지 업로드 → 피사체 추출 → 배경 생성
📌 문제
접근: 이커머스 상품 썸네일 제작자
AI를 적극 활용하고자 하는 사진가·디자이너 등을 만나 어떤 문제를 겪는지 조사했습니다.
AI를 어떻게 활용하고 있는가?
AI를 활용한 납품 과정 및 결과에 얼마나 만족하는가?
AI와 관련하여 어떤 가능성을 모색하고 있는가?
파악: 미세조정 어려움 → 생성 반복 및 파편화
전문가가 AI를 활용할 때의 공통된 불편은 미세 조정이 어려워 기약 없는 생성만 반복된다는 점이었습니다.
생성 결과물 파편화 예시
정의: 생성 반복 및 파편화에 따른 관리 부재 → 업무 활용성 저하
반복 생성으로 파편화가 누적되며, 이를 관리하기 어렵다는 점이 업무 활용성을 저해한다고 판단했습니다.
AI 생성 파편화 관리 부재
이전 생성물 기반으로 점진적 개선 및 추적 어려움
최종안 수렴까지 지연 발생 및 예측 불가능
💡 해결 방안
직관적인 생성 히스토리 관리 시스템 제공
생성 파편화를 완전히 막을 수 없다면, 이를 추적·관리하는 시스템으로 보완할 필요가 있다고 판단했습니다.
생성 히스토리를 쉽게 관리할 수 있다면
이전 생성물들 기반으로 추적 및 개선에 용이
이로써 최종 생성 결과물까지 더 쉽게 도달할 수 있을 것
유사 사례: ComyUI
시장 조사 과정에서 ComfyUI와 해당 커뮤니티 생태계가 가장 먼저 눈에 띄었습니다.
↘ 복잡한 생성 프로세스를 워크플로우로 구성하고 재사용까지 가능하게 한 제품
↘ 다만 코딩/AI 전문 지식이 필요해 진입 난이도 높음
ComfyUI 생성 워크플로우
유사 사례: Visual Electric
Visual Electric 또한 캔버스 기반 사용성으로 생성 UX를 쉽게 풀어낸 대표 사례였습니다.
↘ 이미지들을 배치하며 합성할 수 있는 편리함 제공
↘ 캔버스 공간에 자유롭게 이미지 배치 및 관리 가능
Visual Electric 소개 영상
방향성 제안
기획 방향을 팀과 구체화하는 기술 검토 과정에서, 오픈소스 2종을 조사·제안했습니다.
ComfyUI API: 사용자에게 제공할 생성 옵션 및 가중치 설계에 용이
React Flow: 캔버스 및 노드 기반 시스템 구축에 용이
🖥️ 설계 결과
생성 히스토리를 시각적으로 관리
유사 사례와 같이 무한 캔버스 기반으로 작동되는 직관적인 생성 기록 공간을 제공하고자 했습니다.
생성 결과물들을 분기할 수 있는 캔버스 공간
배경 생성으로 첫 시작
프롬프트 또는 레퍼런스 이미지를 통해 제품 배경으로 사용할 이미지를 생성할 수 있습니다.
뱅경 생성을 위한 슬롯 추가
원하는 배경을 생성할 때 까지
생성 결과물의 버전을 분기하며 변형할 수 있습니다.
생성한 배경 변형하기
간편 합성
원하는 배경 위치에 사용자의 제품을 합성할 수 있습니다.
생성한 배경에 제품 자동 합성하기
기타 유틸 기능: 지우기/업스케일
인페인팅(지우기)·업스케일까지 지원해 작업을 단계별로 분기할 수 있습니다.
원하는 부분 지우기
최종 이미지 화질 높이기
활용 예시
대표 기능 4가지(변형, 합성, 지우기, 업스케일)를 이용하여 생성 결과물을 흐름으로 관리할 수 있습니다.
생성 예시: 향초
생성 예시: 립스틱
생성 예시: 신발
✏️ 회고
Product Hunt 글로벌 채널 런칭
글로벌 홍보 채널에 랜딩페이지를 등록하며 런칭했습니다.
글로벌 사용자 +500명 확보
글로벌 결제 고객 10명대(LemonSqueezy 활용)
B2B 매출 견인
LG 시네빔 프로젝터 앱으로 협업(기술 PoC 형태) 런칭
아쉬웠던 고객 피드백
전문가는 파편화의 불편함을 감수하더라도 익숙하고 완성도 있는 기존 방식(미드저니)를 선택하고 있었습니다.
사용자는 “문제를 없앴다”보다 다루기 쉬워진 수준으로 인식
해당 인식이 사업적 성장 포인트로 이어지지 못함
결국 해당 문제는 모델/제어/일관성 등 기술 영역의 과제
후속 방향성 설정
전문가가 아닌 일반인 타깃으로 전환하였습니다.
당시 AI 기술적 한계를 수용 가능한 시장/고객군 재탐색
PM은 요식업계를 선정했고, 함께 제품화 아이데이션 진행해 다음 서비스 런칭에 착수
P.S.
유사 사례로 조사했던 ComfyUI는 오픈소스 생태계로 더 크게 성장했고, Visual Electric은 Perplexity에 인수됐습니다. 특히 Visual Electric은 팀 역량을 흡수하는 어크하이어 성격이었지만, 오픈소스 모델을 커스텀해 플랫폼형 전문가 도구를 만드는 전략이 큰 엑싯 기회를 견인할 수 있음을 시사했습니다.