AI 고스트 마네킹: 마네킹은 지우고 옷 형태는 살리기

고스트 마네킹 사진(인비저블 마네킹 사진이라고도 합니다)은 마네킹이나 모델이 보이지 않게, 입었을 때의 3D 형태로 옷을 보여 주는 사진입니다. 전통적인 방법은 옷을 마네킹에 입혀 찍고, 뒤쪽 네크라인 안쪽을 따로 찍은 다음, 이미지 편집기에서 둘을 합치는 것입니다. AI 이미지 모델은 이 느낌을 한 단계로 비슷하게 낼 수 있습니다. 마네킹에 입힌 사진과, 있다면 안쪽 사진을 레퍼런스 이미지로 보내고, 마네킹을 지우고 비어 있는 목둘레를 보여 주되 옷은 지금 모습 그대로 두라고 모델에 요청하세요.

Sume에서 AI 단계는 POST /v1/images 요청 한 번이고, 선택 사항인 오려 내기는 Sume RMBG 1.0 Job 하나입니다. 아래 내용은 Image API 문서 (영문)와 Sume API 레퍼런스의 바탕이 되는 OpenAPI 문서에서 가져왔으며, 2026-09-28에 확인했습니다.

AI로 고스트 마네킹 사진을 어떻게 만드나요?

• 옷을 마네킹에 입혀 정면에서, 고른 조명으로, 무늬 없는 배경 앞에서 찍으세요.
• 가능하면 뒤쪽 네크라인 안쪽도 찍으세요. 마네킹의 목이 가리는 부분입니다.
• 두 사진을 공개 HTTPS URL에 올리고, 레퍼런스 이미지로 편집하는 모델에 input_references로 보내세요. localhost, 사설 네트워크, HTTPS가 아닌 URL은 제출 전에 거부됩니다.
• 제품 사진의 모양을 유지하려면 aspect_ratio: "auto"를, 고를 버전 네 개를 받으려면 n: 4를 설정하세요.
• 호출은 30초 안에 이미지와 함께 200을 반환하고, 생성이 더 오래 걸리면 폴링할 Job과 함께 202를 반환합니다.

curl -X POST "https://api.sume.com/v1/images" \
  -H "Authorization: Bearer $SUME_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-image-2.5",
    "prompt": "Make a ghost mannequin product photo. The photo of the navy sweater on a white mannequin shows the product; the close-up shows the inside of its back neckline. Remove the mannequin completely, keep the worn 3D shape of the sweater, and show the inside of the back neckline through the empty neck opening. Keep the color, knit texture, seams, and label exactly as they are. Plain white background.",
    "input_references": [
      { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/sweater-on-mannequin.jpg" } },
      { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/sweater-inside-neck.jpg" } }
    ],
    "aspect_ratio": "auto",
    "n": 4
  }'

고스트 마네킹 프롬프트에는 무엇을 써야 하나요?

다섯 가지를 담으세요.

• 효과: “remove the mannequin completely; the garment keeps its shape as if worn”(마네킹을 완전히 지우고, 옷은 입은 듯한 형태를 유지).
• 트인 부분: “show the inside of the back neckline through the empty neck opening”(비어 있는 목둘레로 뒤쪽 네크라인 안쪽이 보이게), 바지라면 허리밴드 안쪽.
• 어느 사진이 어느 것인지를 각 사진에 보이는 것으로 설명. 레퍼런스에는 타입과 URL만 있고 역할 필드가 없습니다.
• 그대로 둘 것: 색, 원단 질감, 봉제선, 단추, 프린트, 라벨.
• 배경: “plain white background”(무늬 없는 흰 배경), 또는 밝은 회색.

옷의 투명 PNG는 어떻게 얻나요?

편집 결과를 배경 제거 엔드포인트인 POST /v1/rmbg-1.0/remove로 보내세요. 이 엔드포인트는 공개 HTTPS image_url 하나를 받고, 스키마는 Sume 미디어 URL을 권장하며, /v1/images 결과는 Sume가 호스팅합니다. 완료된 Job은 알파 채널이 있는 PNG를 반환합니다. 이 Job은 배경 제거 API에서 다루고, 컷아웃을 순백색 배경에 올리는 방법은 Amazon의 사진 가이드와 함께 흰 배경 제품 사진에서 다룹니다.

옷이 실물과 똑같이 나오나요?

보장되지 않습니다. 모델은 그림 전체를 다시 그리므로 봉제선, 프린트, 라벨, 단추, 원단 질감이 다르게 나올 수 있습니다. 네크라인 안쪽도 다시 그려지며, 안쪽 사진이 없으면 모델이 지어냅니다. 상품 페이지에 올리기 전에 버전마다 실제 옷과 비교하고, 원본 사진은 보관하세요. 대신 사람이 옷을 입은 모습을 보여 주려면 가상 착용 영상 API를 참고하세요.

비용은 얼마이고, 어떤 제한이 있나요?

• 편집: 완료된 이미지마다 과금되므로 n: 4는 이미지 네 장이며, 실패하거나 취소된 생성은 과금되지 않습니다. 모델별 가격은 GET /v1/images/models/{model_id}/endpoints의 pricing 항목에 있고, 응답의 usage.cost는 청구된 USD 금액입니다.
• 오려 내기: API 요금에는 배경 제거가 이미지당 $0.0225로 나와 있으며, 기본적으로 5.5% 에이전트 수수료가 더해집니다.
• /v1/images의 결과 URL은 서명된 URL이므로, 남길 사진은 다운로드하세요.