Amazon Nova Canvas: Virtual Try-on & Style Options 출시

2025년 07월 02일 3 분 소요

아마존에서 오랜만에 흥미로운 기술이 나왔다. Amazon은 Nova Canvas를 통해 AI 이미지 생성 경험을 크게 향상시키는 Virtual Try-on 과 Style Options 등 두 가지 신기능을 공개했다. 특히, GenAI Startup 들에게 많은 영감을 줄 수 있는 기능이라서 노트를 정리해 보겠다.

1. 가상 피팅 (Virtual Try-on)

입력 이미지 2장만으로 시뮬레이션 가능 -> 사용자 or 공간 이미지 + 상품 이미지 (의류, 가구 등)
AI 기반 합성: 착용/배치 후의 현실적인 모습을 자동으로 생성
특징
- 자연스러운 피팅, 드레이핑, 조명 및 배경 일관성
- 전자상거래, 홈데코, 뷰티, AR 쇼핑에 최적화된 몰입형 경험 제공

2. 가상 피팅 (Virtual Try-on) 실습 예제

가상 피팅 실습 로직
- 현재 Nova Canvas는 이미지 생성 기반 API이며, boto3 기반으로 호출함
- 가상 피팅은 2장의 이미지를 입력(사용자 이미지 + 아이템 이미지)으로 업로드한 후, API를 통해 결과를 얻는 방식
사전 준비
- AWS CLI 인증 완료 (aws configure)
- boto3 설치
```
pip install boto3
```
- 이미지 파일 2개 준비
  - user_image.jpg: 인물 또는 공간 이미지
  - item_image.png: 옷, 가구 등 합성 대상 이미지 (배경 제거된 PNG 권장)

Virtual Try-on 예제 소스

import boto3
import base64
  
# Bedrock runtime 클라이언트
client = boto3.client(service_name="bedrock-runtime", region_name="us-east-1")
  
# 이미지 파일 Base64 인코딩
def encode_image(file_path):
    with open(file_path, "rb") as f:
        return base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
  
# 이미지 로드
user_img_base64 = encode_image("user_image.jpg")
item_img_base64 = encode_image("item_image.png")
  
# Nova Canvas Virtual Try-on 프롬프트 구성
payload = {
    "inputImage": user_img_base64,
    "overlayImage": item_img_base64,
    "taskType": "VIRTUAL_TRY_ON",
    "parameters": {
        "outputResolution": "1024x1024",
        "prompt": "Realistic try-on with natural lighting and fit"
    }
}
  
# Bedrock에서 제공하는 Nova Canvas 모델 ID
model_id = "amazon.nova-canvas-v1"
  
# API 호출
response = client.invoke_model(
    modelId=model_id,
    body=bytes(str(payload), encoding="utf-8"),
    contentType="application/json",
    accept="application/json"
)
  
# 결과 이미지 디코딩 및 저장
result = response["body"].read()
output = eval(result)  # JSON string to dict
  
# Base64 디코딩하여 저장
output_image_data = base64.b64decode(output["images"][0])
with open("virtual_tryon_result.jpg", "wb") as f:
    f.write(output_image_data)
  
print("Virtual Try-on 이미지가 생성되었습니다: virtual_tryon_result.jpg")

주의 사항
- 현재 Nova Canvas는 Bedrock 콘솔에서 사용자 인터페이스를 통해 Virtual Try-on 기능을 체험할 수 있으며, API는 preview 상태일 수 있음
- taskType, inputImage, overlayImage 등의 필드는 실제 Nova Canvas에서 정의한 스펙에 맞게 조정해야 함

3. 스타일 옵션 (Style Options)

매번 프롬프트 입력 없이 지정한 스타일 유지 가능
현재 지원되는 8가지 아트 스타일:
- 3D Animated Family Film
- Design Sketch
- Flat Vector Illustration
- Graphic Novel Illustration
- Maximalism
- Midcentury Retro
- Photorealism
- Soft Digital Painting

4. Nova Canvas API를 활용해 ‘Style Options’ 기능 구현

정의: Amazon Bedrock의 Nova Canvas API를 활용해 ‘Style Options’ 기능 중 ‘Photorealism’ 스타일을 적용하여 이미지를 생성
목적
- 입력 프롬프트에 Photorealism 스타일을 적용하여 일관된 결과 생성
- Bedrock의 amazon.nova-canvas-v1 모델을 사용
사전 준비
- AWS 계정에서 Bedrock 권한 활성화
- Bedrock 모델이 배포된 리전 사용 (us-east-1, ap-northeast-1, eu-west-1)
- 패키지 설치
```
pip install boto3
```

Style Option: Photorealism 코드

import boto3
import json
import base64
  
# AWS Bedrock Runtime 클라이언트 초기화
client = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1")  # 또는 ap-northeast-1 (도쿄)
  
# Nova Canvas 모델 ID
model_id = "amazon.nova-canvas-v1"
  
# 이미지 생성 요청 payload
payload = {
    "taskType": "TEXT_TO_IMAGE",
    "textToImageParams": {
        "text": "A futuristic living room with panoramic windows and smart furniture",
        "style": "PHOTOREALISM",  # Style Option 설정
        "cfgScale": 7.5,  # 스타일 강도 (선택적)
        "seed": 42,       # 재현 가능한 결과를 위한 시드값 (선택적)
        "resolution": "1024x1024"
    }
}
  
# 모델 호출
response = client.invoke_model(
    modelId=model_id,
    contentType="application/json",
    accept="application/json",
    body=json.dumps(payload)
)
  
# 응답 파싱
response_body = response["body"].read()
output_json = json.loads(response_body)
  
# Base64 디코딩 → 이미지 저장
base64_image = output_json["images"][0]  # 하나의 이미지 생성
image_data = base64.b64decode(base64_image)
  
with open("photorealism_result.jpg", "wb") as f:
    f.write(image_data)
  
print("스타일 'Photorealism'이 적용된 이미지가 생성되었습니다: photorealism_result.jpg")

지원 스타일 목록 (Style 옵션 이름) - 스타일은 반드시 대문자 스네이크케이스(PHOTOREALISM)로 지정해야 함
- PHOTOREALISM
- 3D_ANIMATED_FAMILY_FILM
- DESIGN_SKETCH
- FLAT_VECTOR_ILLUSTRATION
- GRAPHIC_NOVEL_ILLUSTRATION
- MAXIMALISM
- MIDCENTURY_RETRO
- SOFT_DIGITAL_PAINTING

5. 활용 분야

패션: 옷 입어보기, 스타일 추천
인테리어/홈데코: 가구 배치 시뮬레이션
브랜드 콘텐츠 제작: 일관된 아트 스타일 유지
마케팅 캠페인: 몰입형 비주얼 생성

6. 참고

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