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Outfit Changer Change the clothes in any photo with AI — free, no signup

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본인, 유명인 또는 마음에 드는 의상의 사진을 업로드하세요. AI가 이를 바탕으로 스타일링합니다.

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의상 이미지 (선택 사항)

그 사람에게 입히고 싶은 옷이나 의상 사진을 추가하세요 — 쇼핑몰 상품 이미지, 룩북, 다른 사진 모두 가능합니다. 비워 두면 대신 텍스트로 의상을 설명할 수 있습니다.

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AI 이미지 모델

Seedream 4.0 6

이 모델을 사용하려면 로그인이 필요합니다. BytePlus Seedream 4.0 — 텍스트 + 단일 이미지 + 다중 이미지 입력을 활용한 멀티모달 이미지 생성입니다. 최대 10개의 참조 이미지 블렌딩, 최대 15개 출력의 순차 이미지 세트 생성, 4K 울트라 HD 지원. BytePlus를 통한 직접 연결. 더 보기 →

Seedream 4.5 8

이 모델을 사용하려면 로그인이 필요합니다. BytePlus Seedream 4.5 — 강력한 편집 일관성, 다중 이미지 융합, 더 정밀한 디테일 제어, 자연스러운 작은 텍스트 및 얼굴 렌더링, 2560×1440에서 4096×4096까지의 출력을 갖춘 정제된 이미지 모델입니다. 최대 4개의 참조 이미지로 텍스트-투-이미지와 이미지-투-이미지를 지원합니다. 더 보기 →

Seedream 4.0 9

이 모델을 사용하려면 로그인이 필요합니다. 통합된 생성 및 편집 기능을 갖춘 차세대 이미지 모델입니다. 일관성을 위한 순차 이미지 생성과 다중 참조 워크플로를 지원합니다. 더 보기 →

Seedream 4.5 12

이 모델을 사용하려면 로그인이 필요합니다. 더 강력한 공간 이해와 세계 지식을 갖춘 업그레이드된 Bytedance 이미지 모델입니다. 더 보기 →

Nano Banana 2 14

이 모델을 사용하려면 로그인이 필요합니다. 고효율 프로덕션 규모 시각 창작을 갖춘 Google의 최신 빠른 이미지 모델입니다. 최대 4K까지 다양한 해상도를 지원합니다. 더 보기 →

Nano Banana Pro 27

이 모델을 사용하려면 로그인이 필요합니다. 스튜디오 품질의 4K 비주얼, 복잡한 레이아웃, 정밀한 텍스트 렌더링을 위한 추론 코어를 갖춘 Google의 전문 디자인 엔진입니다. 더 보기 →

Image 모델 관리

AI 스타일리스트 (콘셉트 모델)

텍스트 모델이 실제 의상 아이템을 구상하고, 이미지 모델이 룩을 렌더링합니다.

없음 (내 자체 아이디어)

Qwen Plus 1 FREE

Alibaba Qwen Plus — 비용, 품질, 속도의 최적 균형. 강력한 추론과 다국어 지원. 131K 토큰 컨텍스트. 더 보기 →

Qwen Turbo 1 FREE

Alibaba Qwen Turbo — Qwen 라인업에서 가장 빠르고 저렴합니다. 빠른 채팅, 분류, 짧은 콘텐츠에 적합합니다. 1M 토큰 컨텍스트. 더 보기 →

DeepSeek V4 Flash 2 FREE

DeepSeek V4 Flash — 내장 사고 모드를 갖춘 빠르고 저렴한 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트, 최대 384K 출력. deepseek-chat / deepseek-reasoner의 즉시 대체 후속 모델입니다. 더 보기 →

Grok 4.3 2 FREE

xAI의 최신이자 가장 지능적인 모델입니다. 에이전트 도구 호출과 지시 준수에서 리더보드 1위를 차지합니다. 1M 토큰 컨텍스트. 더 보기 →

Qwen Max 2 FREE

Alibaba Qwen Max — 플래그십 추론 모델입니다. 복잡한 작업, 심층 분석, 구조화된 출력에서 최고의 성능을 발휘합니다. 32K 토큰 컨텍스트. 더 보기 →

Qwen VL Max 2 FREE

Alibaba Qwen VL Max — 멀티모달 플래그십입니다. 텍스트와 함께 이미지를 입력받아 텍스트를 반환합니다. 시각적 Q&A, OCR, 이미지 기반 추론에 사용하세요. 더 보기 →

DeepSeek V4 Pro 3 FREE

DeepSeek V4 Pro — 더 깊은 사고, 더 강력한 도구 사용, 더 높은 품질의 출력을 갖춘 플래그십 추론 모델입니다. 1M 토큰 컨텍스트, 최대 384K 출력. 현재 2026-05-31까지 75% 할인 중입니다. 더 보기 →

GPT 5.4 3 FREE

에이전트, 코딩, 전문 워크플로를 위한 대규모 최고의 지능입니다. 더 보기 →

Gemini 3.7 Flash 3 FREE

Gemini 3.7 Flash — Google's fast frontier model with upgraded reasoning for software engineering, web development and agentic workflows. Successor to Gemini 3.5 Flash. 1M-token context. 더 보기 →

Claude 4.5 Sonnet 4 FREE

Anthropic의 가장 인기 있는 모델로, 뛰어난 개성을 가지고 있습니다. 더 보기 →

Gemini 3.1 Pro Preview 4 FREE

향상된 추론 능력을 갖춘 Google의 최신 Gemini Pro 모델입니다. 더 보기 →

Kimi K3 4 FREE

Kimi K3 — Moonshot's flagship, 2.8T-parameter MoE with native visual understanding and a 1M-token context. Priced level with Claude Sonnet 4.5 for materially more context. 더 보기 →

모든 모델 관리

의상 유형

모든 의상 유형

AI가 요청에 맞는 의류 카테고리를 선택하도록 합니다.

수트 & 테일러링

풀 정장 — 블레이저, 슬랙스, 셔츠의 격식 있는 테일러링.

비즈니스 캐주얼

정장 없이도 사무실에 어울리는 스타일 — 치노, 블라우스, 니트웨어.

스마트 캐주얼

고급스러운 데일리 룩 — 세련되면서도 편안하게.

캐주얼 / 데일리

청바지, 티셔츠 등 편안한 일상복.

스트리트웨어 룩

스니커즈, 후디, 카고 팬츠, 포인트 레이어드.

애슬레저 / 운동복

퍼포먼스 웨어 — 레깅스, 트랙 세트, 트레이너.

칵테일 복장

세미 포멀 행사를 위한 칵테일 드레스 또는 세련된 셋업.

이브닝 / 가운

바닥까지 내려오는 롱 가운, 블랙타이, 최고 수준의 격식.

데이트 나이트

외출할 때 돋보이는 자신감 있는 스타일.

비치 / 리조트

수영복, 린넨, 샌들, 휴양지의 여유로움.

윈터 레이어드

코트, 니트, 부츠, 스카프 — 추운 날씨 레이어드.

라운지웨어

포근한 홈웨어 세트, 부드러운 소재.

페스티벌

과감하고 개성 있는 페스티벌 룩.

미적 감각

미니멀리스트

깔끔한 라인, 중성 팔레트, 세련된 실루엣. 조용한 럭셔리 감성.

스트리트웨어

스니커즈, 오버사이즈 레이어, 브랜드 포인트, 도시적 에너지.

프레피 / 올드 머니

폴로 셔츠, 로퍼, 블레이저, 맞춤 치노, 컨트리클럽 스타일.

보헤미안

흐르는 듯한 원단, 프린트, 레이어드 주얼리, 자유로운 분위기.

고딕 / 다크

올 블랙, 가죽, 레이스, 실버 하드웨어, 무디한 분위기.

코티지코어

꽃무늬 프린트, 밀크메이드 블라우스, 부드러운 파스텔, 목가적 낭만주의.

Y2K

로우라이즈 데님, 베이비 티, 트럭커 모자, 화려한 2000년대 향수.

그런지 / 90년대

플란넬, 찢어진 데님, 컴뱃 부츠, 신경 쓰지 않는 쿨함.

다크 아카데미아

트위드, 터틀넥, 브로그, 도서관과 시의 분위기.

스포츠코어 / 애슬레저

기능성 원단, 스니커즈, 트랙수트, 캐주얼-애슬레틱 믹스.

미래적 / 테크웨어

비대칭 컷, 테크니컬 원단, 메탈릭, SF 영감.

빈티지 70년대

와이드 레그 팬츠, 스웨이드, 어스 톤, 디스코 시대 감성.

빈티지 80년대

파워 슈트, 네온, 어깨 패드, 과감한 컬러 블로킹.

카와이 / 파스텔

부드러운 파스텔, 큼직한 리본, 풍성한 레이어, 일본풍 귀여움.

클래식 테일러드

맞춤 정장, 흰 셔츠, 가죽 구두 — 시대를 초월한, 사진에 딱 맞는 스타일.

엣지있는 / 아방가르드

비대칭, 해체주의, 런웨이 실험적 실루엣.

비즈니스 캐주얼

스마트한 블레이저 + 슬랙스, 세련되면서도 친근한 스타일.

비치 / 리조트

린넨, 수영복, 샌들, 햇살과 모래의 색조.

아늑한 / 라운지웨어

니트 세트, 플리스, 슬리퍼, 오버사이즈 룩 전부.

펑크 록

밴드 티셔츠, 가죽 재킷, 스터드 벨트, 닥터마틴.

행사

일상 캐주얼

커피 심부름, 잡일, 어울리기.

사무 / 업무

전문적이지만 표현력 있게.

크리에이티브 워크플레이스

자유로운 복장 규정의 스튜디오, 에이전시, 현대적 사무실.

데이트 나이트

세련되고 매력적인 — 레스토랑 또는 바.

웨딩 하객

차려입었지만 신랑신부보다 튀지 않게.

비치 웨딩

가벼운 소재, 세미 포멀, 모래에 적합한 스타일.

칵테일 파티

스마트 드레시 — 세미 포멀 이브닝.

갈라 / 블랙타이

턱시도, 가운, 정장 액세서리.

외출 / 클럽

포인트 아이템, 대담한 실루엣.

콘서트 / 페스티벌

팬심을 표현하세요 — 군중 속에서 실용적입니다.

헬스 / 운동

기능성을 우선시한 액티브웨어.

여행 / 공항

레이어드하고 편안하며 깔끔하게 정돈된 스타일.

비치 데이

수영복과 커버업 조합.

하이킹 / 야외 활동

전술적이고 날씨를 고려합니다.

브런치

밝고 사진이 잘 받으며 주말에 어울리는.

생일 의상

나를 빛내는 룩.

졸업

사진 촬영에 적합하고 긴 행사에도 편안합니다.

취업 면접

첫인상에 적합합니다.

첫 데이트

자신감 있고 친근한.

부모님 만나기

세련되고, 연령에 맞으며, 품격 있는.

장례식 / 추모

차분하고 어둡고 격식 있는.

종교 예배

단정하며 장소에 적합합니다.

계절 / 날씨

모두 / 실내

특정 날씨 제약이 없습니다.

봄

가벼운 레이어드와 간절기 소재.

여름

더운 날씨 — 통기성 좋고 가벼움.

가을

시원하고 산뜻함 — 니트와 레이어드.

겨울

추움 — 코트, 부츠, 울, 레이어드.

비

방수 또는 비 오는 날에 적합한 선택.

눈

두꺼운 코트, 방한 부츠, 목도리.

프레젠테이션 스타일

의상을 보여주는 방식 — 전신 모델, 플랫레이 레이아웃, 마네킹, 또는 무드보드 콜라주.

전신 사진

전체 의상을 착용한 인물의 패션 사진.

플랫 레이

모든 요소를 놀링 플랫레이 방식으로 깔끔하게 배치.

마네킹

스타일링된 마네킹에 입힌 의상 — 중립적이고 제품 중심.

무드 보드

의상 아이템과 영감 이미지의 콜라주.

모델 / 본체

여성적 표현

남성적 외모

중성적

플러스 사이즈 페미닌

플러스 사이즈 매스큘린

아이 / 어린이

청소년

장년 / 50세 이상

사람 없음 (의류만)

색상 팔레트 (선택)

스타일리스트가 선택하도록 비워 두세요.

반드시 포함 (선택 사항)

이미 가지고 있는 특정 아이템을 중심으로 옷차림을 구성하세요.

외형이나 분위기를 설명하세요

팁: Combine an aesthetic with a specific occasion (e.g. 'streetwear' + 'job interview at a creative agency') for the most useful results. Add must-have pieces you already own in the Must Include field to get outfits built around them.

참조 이미지

AI가 스타일링할 사진을 업로드하세요.

없음

텍스트 프롬프트만으로 생성하세요.

예 - 참조 이미지 사용

본인, 유명인 또는 마음에 드는 의상의 사진을 업로드하세요.

의상 수

여러 의상 옵션을 한 번에 생성하여 최대 10% 대량 할인을 받으세요.

1 outfit 9 FREE

2 outfits 18 FREE

3 outfits 27 FREE

4 outfits 4% off 35 FREE

5 outfits 5% off 43 FREE

6 outfits 6% off 51 FREE

7 outfits 7% off 59 FREE

8 outfits 8% off 67 FREE

9 outfits 9% off 74 FREE

10 outfits 10% off 81 FREE

개인정보 모드

비공개

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온도 ?

1.0

LLM 모델의 창의성 대 일관성을 제어합니다. 기본값: 1.0. 낮을수록 = 집중적/결정적, 높을수록 = 창의적/무작위적.

생각 중

추론 모델은 답변하기 전에 생각합니다. 끄기 = 1×, 켜기 = 2×, 높음 = 모델 기본 호출당 비용의 3×.

끄기 1 FREE

켜기 2 FREE

높음 3 FREE

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