네일아트 시뮬레이터 제작

seohyeonee·2026년 10월 1일

개인 프로젝트 + 포폴 고도화

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"해당 토이 프로젝트는 YouCam AI 무료 크레딧 지원을 받아 작성한 내용입니다."

프로젝트 개요

친구들의 네일아트를 보면 한 번에 10만 원, 20만 원씩 들고, 가장 비싼 디자인은 이벤트 가격을 적용해도 30만 원에 달했습니다.
저는 손톱을 뜯는 습관이 있어 고가의 네일아트를 받을 엄두가 나지 않았습니다. 언젠가 네일아트를 받거나 취미로 직접 해볼 것 같은데, 색과 디자인이 제 손에 어울리는지 미리 알 수 있다면 좋겠다고 생각했습니다.

얼굴과 손의 피부색은 다를 수 있어, 화장용 퍼스널컬러를 사용하기엔 한계가 있습니다. 액세서리도 직접 착용해 봐야 내 손에 어울리는지 알 수 있는데, 네일아트도 실제 손에 적용했을 때의 모습이 더욱 중요하다고 느꼈습니다.

그래서 제 손에 어울리는 파츠와 디자인을 미리 확인할 수 있다면 비용을 아끼는 데 도움이 되겠다고 생각했습니다. 네일아트 행사에서도 마케팅이나 제품 시연에 활용할 수 있을 것 같아 네일에 초점을 맞춘 간단한 토이 프로젝트를 제작했습니다.

API 키 활용 방법

크레딧을 충전한 뒤 API 키를 발급받아 프로젝트의 환경 변수에 설정했습니다.

프로젝트를 실행한 뒤에는 로그에서 API 호출 내역을 확인할 수 있습니다.

사용하면서 확인한 성능

손 모양과 피부색이 눈에 띄게 왜곡되지 않았습니다. 구현이 어려운 디자인의 경우 투명도와 같은 세부 표현을 모두 재현하지는 못했어도 분위기는 잘 반영됐습니다.
참고 사진의 디자인에 따라 손톱 길이도 반영됐으며, 제 손에 맞게 네일아트가 자연스럽게 연출됐습니다.
참고 사진의 화질이 좋고 디자인의 특징이 뚜렷할 때는 색뿐 아니라 장식과 파츠도 잘 반영되는 것을 확인했습니다.

사용 시 주의할 점

화질이 낮은 참고 사진을 사용하는 경우
참고 사진과 손 사진의 포즈가 크게 다른 경우

이런 경우에는 디자인이 기대한 만큼 적용되지 않을 수 있습니다.

다양한 스타일 시도해보기

손의 포즈나 참고 사진의 해상도가 결과에 영향을 끼친다고 생각했습니다. 그래서 손의 특징이 잘 드러나는 원본 사진으로 바꾸고, 참고 사진도 화질이 좋고 디자인의 특징이 뚜렷한 것들로 골랐습니다.

그 결과, 디자인이 더 자연스럽게 반영되는 것을 확인할 수 있었습니다.

사진을 바꾸자 디자인이 상당히 잘 반영됐습니다.
손 모양의 왜곡은 거의 없었고, 피부색도 거의 변하지 않았습니다.
손톱 모양도 자연스럽게 표현됐습니다.
파츠 역시 이전보다 잘 반영됐습니다. 원본 디자인과 완전히 같지는 않더라도, 같은 콘셉트의 색감에 파츠가 활용된 것을 확인할 수 있었습니다.

비비드 한 색감만 얹어보기

색감이 잘 반영됐습니다. 긴 손톱의 모양까지 표현된 점도 인상적이었습니다.
~~제 손에는 비비드한 파스텔 컬러를 얹지 않는 것으로 하겠습니다. 파스텔 옷은 잘받는데 네일아트는 생각보다 어울리지 않았습니다.~~

트렌디한 자석 네일은?

전체적인 분위기가 자연스럽게 연출됐습니다.

다양한 파츠가 들어간 컨셉 네일

파츠 모양까지 제대로 잡은게 보입니다.

모바일로 활용했을 때의 영상

개인적인 생각

장식, 그라데이션, 색감을 모두 활용한 디자인은 세부 요소가 100% 똑같이 적용되지는 않았습니다. 제 기준으로는 전체적인 분위기의 약 90% 정도가 표현됐다고 느꼈습니다.

그래도 실제 시술이라면 30만 원 이상 들 수 있는 디자인을 이 정도로 미리 확인할 수 있다는 점이 인상적이었습니다.

이 정도 결과만으로도 다음을 가늠할 수 있었습니다.

내 손에 어울리는 색은 무엇인지
장식이 내 손에 어울리는지
전체적인 분위기가 어울리는지
손톱 모양이 내 손과 어울리는지

제 목표는 시술 결과를 완벽하게 복제하는 것이 아니라, 네일아트의 전반적인 분위기와 맥락을 미리 파악하는 것이었습니다. 그 목적에는 충분히 만족스러운 결과였습니다.

개발 내용

활용 툴과 기술 스택

이번 프로젝트의 기술 스택은 Python 단일 프로젝트 + Streamlit 화면 + YouCam API입니다.
VS Code에서 개발하고 로컬에서 실행하며,별도 백엔드 서버는 없습니다.

Python: 화면 로직과 API 연동을 한 언어로 작성했습니다.
Streamlit: 사진 업로드, 실행 버튼, 진행 상태, 결과 이미지와 다운로드 버튼을 만듭니다. 프런트엔드를 별도로 구축하지 않아도 웹 화면을 띄울 수 있습니다.
YouCam AI Nail Transfer API: 손 사진과 네일 디자인 참고 사진을 받아 합성 결과를 생성하는 외부 서비스입니다.
앱은 파일 업로드 → 작업 생성 → 완료 상태 조회 → 결과 다운로드 순서로 호출합니다.
requests: Python에서 YouCam에 HTTP 요청을 보내고 응답을 받습니다.
Pillow(PIL): 업로드 사진을 읽어 MPO 등 내부 형식을 표준 JPEG로 변환하고, 큰 사진은 비율을 유지하며 축소합니다. 카메라 회전과 투명 배경도 처리합니다.
python-dotenv: 로컬 .env에서 API 키를 읽습니다. 키를 소스 코드에 직접 적지 않기 위해 사용합니다.
Python 표준 라이브러리: BytesIO로 이미지를 메모리에서 변환하고, dataclasses로 이미지 데이터를 묶으며, hashlib로 입력 사진 변경을 감지하고, time으로 작업 상태 조회 간격을 둡니다.
unittest: 실제 YouCam 비용을 발생시키지 않고 이미지 변환과 작업 흐름을 검증합니다.
uv: 사용자 PC에서 Python·가상환경·패키지를 준비하는 개발 도구입니다. 실행 중인 웹앱의 기능 자체에는 포함되지 않습니다.