ESCO AI Model Solution 1.0

브랜드의 얼굴을
직접 창조하고
소유하다.

에스코 코스메틱(ESCO Cosmetic)은 단순 화장품 제조를 넘어, 안전하고 독립적인 자체 AI 딥러닝 시스템을 기반으로 전속 모델 '엘라(Ella)'를 창조한 최초의 디지털 IP 기반 화장품 브랜드 기업입니다.

SECURITY
100% 영구 자산화
SPEED
기획~제작 루틴 설계
ESCO AI Model Ella
MAIN PERSONA

ELLA v1.0

SKIN: BASE_01
IDENTITY MATCH
99.98% Sync
1. Background & Vision

왜 다른 브랜드보다 앞서 도입하는가?

외부 플랫폼이나 타인의 초상권에 의존하던 기존 마케팅의 한계를 벗어납니다. 시스템 내에서 즉각적으로
글로벌 마케팅 소스를 찍어내며, 생성된 모든 데이터는 기업의 영구 자산이 됩니다.

보안 및 자산 내재화

외부 플랫폼에 의존하지 않습니다. 에스코가 창조한 모델의 초상권과 화보 데이터는 외부 유출 없이 100% 기업의 영구 자산으로 축적됩니다.

속도와 무한한 확장성

기획부터 촬영까지 한 달이 걸리던 프로세스를 '초스피트'로 단축시킵니다. 시스템 내에서 헤어, 의상, 제품만 교체하여 즉각 생산합니다.

디지털 IP 기업 도약

생성된 자산을 기반으로 디지털 세상에 NFT 및 SBT를 발행하여 브랜딩을 강화하고 새로운 고객 경험(멤버십 등)을 제공합니다.

Roadmap & Expansion

운영 및 확장 계획안

1단계 (PHASE 01)

메인 페르소나 '엘라 1.0'
연속성 관리 및 육성

가장 중요한 것은 엘라가 어떤 상황에서도 동일 인물임을 고객이 인지하게 만드는 연속성(Consistency)입니다. 최신 AI 학습 기술을 활용하여 정체성을 시스템에 고정합니다.

외모 데이터 고정 학습

엘라의 타원형 얼굴, 눈매, 도자기 피부결 데이터를 '원본 모듈'로 영구 학습시킵니다.

SNS 및 온라인 활동 최적화

컨셉(의상, 화보)이 바뀌어도 엔진은 항상 100% 동일한 엘라의 얼굴을 출력하여 세계관을 구축합니다.

뷰티 특화 훈련

화장품 텍스처(앰플의 촉촉함, 색조의 발색)를 피부에 자연스럽게 표현하는 세팅을 최우선 적용합니다.

Face Guide App
APP MODULE
얼굴 가이드 어플리케이션
AI Model Reference Sheet
DATA ARCHIVING
2단계 (PHASE 02)

동작, 착장, 스타일 에셋
모듈화 및 아카이빙

레퍼런스 시트처럼 엘라를 구성하는 모든 요소를 데이터베이스화하여 언제든 꺼내 쓸 수 있는 '블록 조립형 스튜디오'로 발전시킵니다.

Hair Asset

하이 포니테일, 단발, 웨이브 등 스타일 모듈화

Costume Asset

기초 화장품용 오프숄더, 색조용 화려한 의상 등

Pose Asset

제품(용기) 파지 손 각도, 클로즈업 구도 등

Data Sharing

생성된 고품질 에셋을 내부(마케팅/디자인) 팀 즉시 공유

3단계 (PHASE 03)

ESCO 모델 유니버스
(다인원/그룹) 확장

엘라 1.0 관리 프로세스가 안정화되면, 브랜드의 타겟층과 제품 라인업에 맞춰 전속 모델을 증원하여 세계관을 확장합니다.

기초 스킨케어 전담 투명하고 깨끗한 이미지
안티에이징 전담 고급스럽고 우아한 이미지
색조 메이크업 전담 트렌디하고 화려한 이미지

K-뷰티 아이돌 그룹 프로젝트

여러 명의 AI 모델이 동시에 한 화보에 등장하거나, K-pop 아이돌처럼 '에스코 걸스(가칭)' 팀을 구성. 글로벌 캠페인 및 디지털 앰버서더(체험단, 멤버십 NFT 등)로 팬덤을 형성합니다.

System Value

자체 시스템의 핵심 가치 3요소

결과물(사진)이 아닌 공정(레시피)을 자산화하는 혁신

01
GENERATION

부위별 맞춤 통제 기술

이미지를 통째로 만드는 것을 넘어 '특정 부위만' 타겟팅하여 수정합니다.

  • ● 피부&메이크업(Inpainting): 엘라의 얼굴/몸은 유지한 채 "입술에만 글로시 핑크 틴트 적용", "눈가만 코랄 섀도우" 등 부분 수정.
  • ● 헤어&의상 모듈화 교체: 얼굴은 두고 단발/포니테일로 가발 씌우듯 변경하거나, 가운에서 드레스로 옷만 교체.
02
SAVING

사진이 아닌 '디지털 옷장'

만들어진 사진만 저장하는 것이 아니라, 결과물을 만든 '레시피'와 '아이템'을 저장합니다.

  • ● 스타일의 파일화: 고퀄리티의 '물광 피부결 세팅'을 찾아냈다면 그 세팅 자체를 하나의 파일로 저장.
  • ● 디지털 에셋 자산화: 특정 헤어/메이크업을 소형 AI 모델(LoRA)로 학습시켜 브랜드 전용 '디지털 메이크업 박스' 구축.
03
SHARING

완벽한 팀워크와 연속성

저장된 레시피와 파일들은 팀원 간에 완벽하게 공유되어 업무 효율을 극대화합니다.

  • ● 동일한 퀄리티 보장: 관리자가 완성한 '엘라 + 하이포니테일 + 물광' 레시피 파일(JSON)을 마케팅 팀에 전달.
  • ● 자동화 양산: 누구나 세팅값을 불러와 원클릭으로 동일한 컨디션의 화보를 무한 생성 가능.
Tech Architecture

ESCO AI 모델 솔루션 기술 스택

이 모든 과정을 가능하게 하는 강력한 기반 기술

1. 정체성 및 초상권 통제

LoRA (Low-Rank Adaptation)

디지털 DNA

기존 거대 AI 모델에 '특정 인물(엘라)'이나 '화장품 용기'의 특징만 가볍게 집중 과외시키는 기술. 엘라의 얼굴을 100% 똑같이 구현하는 핵심 자산.

InsightFace / FaceID

디지털 신분증

수학적 안면 인식 알고리즘으로 생성된 이미지가 원본 엘라와 일치하는지 유사도를 검증하고 덧씌워 초상권을 방어하는 핵심 인증 도구.

IP-Adapter

이미지 프롬프트

글자 대신 '이미지' 자체를 참조용으로 넣어 인물의 느낌과 얼굴 구조를 그대로 유지하도록 지시하는 기술.

2. 뼈대 통제 및 3. 스타일링

ControlNet (OpenPose, Depth)

디지털 마리오네트

AI가 멋대로 그리지 못하도록 인간의 뼈대(관절)나 사물의 입체 윤곽선을 추출하여 고정. 엘라가 앰플병을 쥔 손가락 등을 완벽하게 표현할 때 필수적입니다.

Inpainting

디지털 피팅룸

이미지 전체는 두고 마우스로 칠한 '특정 영역(옷, 입술 등)'만 교체 생성.

Outpainting

스튜디오 확장

여백을 상상해서 넓혀줌. 상반신 화보를 전신 화보나 가로 배너로 확장.

Workflow (.json)

노드(점/선)를 연결한 자동화 공장 설계도. 팀원 공유로 퀄리티 통일.

Seed (난수고정)

생성 난수를 고정하여 조명 방향이나 분위기가 튀지 않게 연속성 유지.