AI Design Archive
의류 제조업 AI-Native DAM
의류 제조 공정 특화 AI-native DAM. PostgreSQL `designs` 테이블에 `VECTOR(1536)` 임베딩 컬럼을 두고 pgvector ivfflat 인덱스로 수천 개 자산을 밀리초 단위 유사 검색. `yarn_colors` 테이블은 CIELab 색공간 JSONB로 원사를 저장해 AI 생성 컬러웨이가 실제 제조 팔레트 허용 공차 내인지 자동 검증. `ai_generations.reference_ids UUID[]`로 기존 디자인 복수 개를 레퍼런스 삼아 스타일 블렌딩 생성. originals(디자이너 전용)·exports(직원)·thumbnails(공개 CDN) 3-tier 스토리지 접근 제어 아키텍처.
Architecture Overview
FastAPI 비동기 서비스가 S3/R2 스토리지·pgvector 벡터 DB·Redis 생성 큐를 오케스트레이션. 디자이너 업로드 → 자동 CLIP 임베딩 인덱싱 → AI 생성 → CIELab 원사 팔레트 검증 → 승인 워크플로가 단일 파이프라인으로 연결.
CLIP 크로스-모달 임베딩 · CIELab ΔE 허용 공차 · reference_ids UUID[] 블렌딩 · 3-tier S3 ACL
Technical Problems
자연어 ↔ 이미지 크로스-모달 검색 부재
"봄 파스텔 플로럴" 같은 자연어로 수천 개 디자인 이미지를 검색할 방법이 없었다. 파일명·태그 기반 검색은 창의적 쿼리를 커버하지 못하고 유사 디자인 참조 검색도 불가능했다.
AI 생성 컬러와 제조 가능 원사 팔레트 불일치
AI가 생성한 컬러는 RGB 값이지만 실제 원사는 Pantone 코드 기반 한정 팔레트. 생성된 컬러가 제조 가능한지 사람이 일일이 검토하는 병목이 디자인→승인 주기를 7일로 늘렸다.
복수 디자인을 레퍼런스로 한 스타일 블렌딩
"이 3개 디자인의 중간 스타일로 생성해줘" 같은 요청을 처리할 데이터 구조가 없었고, 단일 프롬프트로는 다중 레퍼런스의 스타일 가중치를 표현할 수 없었다.
Engineering Approach
CLIP 임베딩 + pgvector 텍스트-이미지 공통 벡터
`designs.embedding VECTOR(1536)` + pgvector ivfflat 인덱스. CLIP으로 이미지와 텍스트를 동일 벡터 공간에 임베딩해 자연어→이미지, 이미지→유사 이미지 크로스-모달 검색 구현. 업로드 시 FastAPI 백그라운드 태스크로 자동 인덱싱.
CIELab JSONB + ΔE < 2.0 허용 공차 자동 검증
`yarn_colors(pantone_code, lab_l, lab_a, lab_b, hex)` 테이블에 CIELab 좌표 저장. AI 생성 컬러 RGB → CIELab 변환 후 유클리디안 거리(ΔE) 계산, ΔE < 2.0 내 원사 자동 매칭. 공차 초과 시 대안 팔레트 자동 제시.
reference_ids UUID[] 가중치 블렌딩 파이프라인
`ai_generations(reference_ids UUID[], weights FLOAT[], style_prompt TEXT)` 스키마. 레퍼런스 이미지를 CLIP 임베딩 가중 평균으로 합성해 Claude Vision 프롬프트에 시각 컨텍스트 주입. Redis 큐로 생성 작업 비동기 처리, 완료 시 WebSocket 알림.
Measurable Outcomes
+95%
검색 속도
CLIP 크로스-모달 시멘틱 검색
3.4x
자산 재사용률
유사 디자인 발굴 증가
91%
컬러 제조 호환율
CIELab ΔE 자동 검증 도입 후
7d→1.5d
승인 리드타임
AI 생성 + 팔레트 자동 검증
Tech Stack
Visual Architecture
System Architecture
Upload & Index
FastAPI background task · auto-indexed on upload · no manual tagging required
Semantic Search — Text or Image Query
AI Generation with Manufacturing Validation
ΔE > 2.0 → suggest nearest palette · 91% auto-match rate
3-Tier Storage Access Control
Project Specs
Year
2026
Duration
10개월
Capability
AI Systems
Status
ActiveTechnologies