Earticle

초록

영어

This study investigates the feasibility of applying Hilma af Klint’s abstract aesthetics to generative AI–based fashion design by examining how the formal characteristics of her paintings are reproduced and transformed through LoRA fine-tuning and image generation, and by assessing whether abstract aesthetics can serve as a new design resource for AI fashion research. The study addresses three questions: first, whether af Klint’s abstract system can be translated into a consistent constructive language of fashion; second, whether, once internalized via LoRA, the organic and structural systems can be differentially activated by trigger words; and third, whether generated outputs retain structural consistency after viewpoint transformation, indicating their potential extension to realizable garment structures. Twenty-three representative works were preprocessed and used to train a single LoRA in a Flux-dev LoRA trainer environment. The series were categorized and tagged as the organic abstraction of 󰡔The Ten Largest󰡕 and the structural abstraction of 󰡔The Swan󰡕, thereby preventing distinct formal systems from being mixed or attenuated within a single LoRA. The generated design proposals were further tested through Gemini 2.5 Flash–based multi-view transformation to obtain consistent front, side, and back views. Results indicate that the organic series tends to produce nonlinear silhouettes characterized by layered curved panels, spiral folding, and lateral/backward expansion, whereas the structural series yields ordered constructions based on central axis alignment, geometric segmentation, and modular repetition. By assessing the preservation of silhouette, cut lines, panel flow, and material texture across viewpoints, the study confirms that AI-generated fashion images can move beyond single-view visual completion toward structural feasibility.

한국어

힐마 아프 클린트의 추상 미학을 생성형 AI 기반 패션 디자인에 적용하며 그 가능성을 탐구한 본 연구는 회화에 내재된 조형 특징이 AI 학습 및 생성 과정에서 재현되고 변주되는 양상을 검토하며 추상주의 미학이 AI 패션 연구에서 새로운 디자인 자원으로 활용될 수 있음을 확인하는 데 목적을 두었다. 연구 문제는 첫째, 아프 클린트의 추상 체계를 패션의 구축 언어로 일관되게 번역할 수 있는가, 둘째, 추상 회화 이미지가 LoRA 미세조정 학습을 통해 모델 내부에 내재화될 때 호출 조건에 따라 조형 체계가 구분되어 작동하는가, 셋째, 생성 결과가 시점 변환 이후에도 구조적 일관성을 유지하여 실제 의상 구조로 확장되는 가능성을 갖는가로 설정하였다. 방법적으로는 아프 클린트 대표 연작 23점을 선정해 전처리를 수행하고, Flux-dev LoRA trainer 환경에서 학습을 진행하였다. 연작 회화들을 󰡔The Ten Largest󰡕의 유기적 추상과 󰡔The Swan󰡕의 구조적 추상 으로 구분하여 태깅하였으며, 이를 통해 서로 다른 조형 체계가 하나의 LoRA에서 혼합되거나 소거되는 현상 을 방지하였다. 생성된 디자인 제안을 대상으로 제미나이 2.5 플래시 기반 변환을 적용해, 정면, 측면, 후면의 일관된 생성까지 수행하였다. 결과적으로 유기적 추상 시리즈에서는 곡면 패널의 유기적 중첩, 나선형 접힘, 측후면 확장 등 생성과 확장이 지속되는 비선형 구조로 인지되는 실루엣 경향이 확인되었고, 구조적 추상 시리즈에서는 중심축 정렬, 기하학적 분할, 모듈 반복을 통해 질서와 균형을 기반으로 한 구조 경향이 형성되 었으며, 절개와 분할이 기하학적 규칙에 따라 조직됨을 확인하였다. 또한 단일 시점의 시각적 완성에 머무르 지 않고 시점 변환 이후에도 실루엣, 절개선, 패널 흐름, 소재 질감의 유지 여부를 점검함으로써 AI 생성 이미 지가 실제 의상 구조로 확장되는 가능성을 확인하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 힐마 아프 클린트의 추상 예술과 조형 언어
2. 추상 예술과 패션 디자인
3. LoRA와 AI 패션 디자인
Ⅲ. 연구 방법 및 과정
1. 데이터셋 구성 및 LoRA 학습
2. 회화의 조형적 분석 및 프롬프트 작성
3. AI 패션 디자인 생성 및 정제
Ⅳ. AI 패션 디자인 생성 및 결과 논의
1. 유기적 추상 중심의 디자인 생성 결과
2. 구조적 추상 중심의 디자인 생성 결과
3. 회화 조형 규칙의 학습 구조와 생성결과 간 대응 양상에 대한 논의
Ⅴ. 결론
References
Abstract

키워드

저자

• 류연주 [ Yeonju Ryu | 이화여자대학교 일반대학원 패션디자인전공 박사수료 ]
• 이세리 [ Selee Lee | 이화여자대학교 조형예술대학 패션디자인전공 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국패션디자인학회지 [Korean Society of Fashion Design]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-3749

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 592 DDC 687