VLM을 쓰지 않은 이유: Geometric Prior로 25배 빠른 의류 디테일컷 자동화

무신사 유즈드는 중고 의류의 상태를 구매자에게 정확히 전달하기 위해 소매, 목 라인, 밑단 등 주요 부위를 확대해 보여주는 의류 디테일컷 자동 생성 시스템을 구축했다. 기존에는 상품 상세 페이지에 앞·뒷면 사진만 제공되어 의류의 마모나 오염 상태를 확인하기 어려웠다.

고해상도 원본 이미지에서 디테일이 필요한 영역을 자동으로 찾아내는 것이 핵심 과제였다. 무신사는 VLM(Vision Language Model) 대신 Geometric Prior를 활용하는 방식을 선택하여, 기존 방식보다 25배 빠른 속도로 디테일컷을 자동 생성하는 데 성공했다.