AI 기술 기반 푸드 스타일링 프로세스 단계에 따른 활용 방안

Application methods according to the process stages of food styling based on generative AI technology

연구는 신규 이미지 생성을 위한 푸드 스타일링 프로세스에 초점을 맞추며, 방법은 사례 분석과 활용 방안을 중심으로 진행하였다. 연구 결과, 푸드 스타일링 프로세스에서 AI 활용은 다음과 같다. (1) 기획 단계(챗봇 학습): 이미지와 텍스트 입력을 통해 챗봇을 학습시켜 기획을 지원하며, 고도화된 학습이 결과물의 완성도를 높인다. (2) 아이디어 구조화 단계(프롬프트 작성): 사용자의 입력 수준이 결과물의 질에 직접 영향을 미친다. 특히 이 단계에서 푸드 스타일리스트의 전문성이 돋보이므로 스타일링에 대한 지식 습득이 더욱 중요하다. (3) 푸드스타일링 단계(이미지 생성): 스타일링 봇을 활용하여 AI로 이미지를 생성한다. (4) 완성 단계(생성형 AI활용): 생성된 이미지를 변형하거나 합성해 다양한 활용이 가능하며, 특히 최종 결과물의 컨셉을 명확히 반영할 수 있다. 푸드 스타일리스트의 AI 기술 습득의 필요성을 강조하며, 기술 발전에 따른 융합연구의 중요성을 강조하였다. 한계점으로 현재 기술 수준에서 AI의 정보 신뢰도가 낮을 수 있다는 점과 윤리적인 사용방안에 대한 고려가 필요함을 지적하였다.

Focusing on AI-driven image generation, this study explored the application of generative AI to enhance efficiency and innovation in food styling workflows. Through case analysis and practical application, we examined AI's potential across four key stages of the food styling process: (1) Planning stage (chatbot training): Based on image and text inputs, AI chatbots assist in brainstorming and concept development; (2) Idea Structuring stage (prompt design): Expert-driven prompt engineering is crucial for generating high-quality outputs; (3) Food Styling stage (image generation): Based on provided prompts, AI tools generate images; and, (4) Completion stage: To achieve the desired aesthetic, generated images are modified and combined. This research highlights the importance of AI literacy for food stylists and promotes interdisciplinary collaboration. While demonstrating AI's potential to streamline workflows and foster creativity, this study also acknowledges current limitations, including the reliability of AI-generated content and the need for ethical considerations in its application. This approach aims to provide valuable insights for researchers and future food stylists navigating the evolving landscape of digital food styling.