다민족 3D 데이터
방대한 양의 다민족 3D 데이터셋을 바탕으로 알고리즘을 학습시켜, 피부 톤의 차이와 연령대별 복합적인 피부 특성을 완벽하게 파악합니다. 이러한 엄격한 트레이닝 프로세스는 데이터의 편향성을 배제하고, 모든 인구 통계학적 그룹 전반에서 최고 수준의 정밀도와 신뢰성을 보장하는 핵심 기반입니다.
AI가 증명하는 과학적 신뢰도로
스킨 테크의 새로운 혁신 가속화
EveLab은 1,000만 건 이상의 피부 데이터를 분석하여 R&D 혁신을 이끄는 핵심 인사이트를 도출합니다. 제품의 콘셉트 기획부터 시장 진출을 위한 마케팅 근거 수립까지 전 과정의 속도를 높일 수 있도록, 독보적인 데이터 정밀성과 일관성, 최고 수준의 AI 인텔리전스를 제공합니다.
주요 협력사 및 기관
1000만+
어노테이션 데이터
540만+
피부 분석 리포트
14만+
월간 검사 수
활용도 높은 피부 인사이트를 도출하는 멀티모달 알고리즘의 선두주자
LLM 기반 대화형 피부 분석 에이전트
사용자가 자연어 대화, 이미지 선택, 사진 업로드, 텍스트 프롬프트 등 원하는 방식으로 자유롭게 상호작용할 수 있는 환경을 제공합니다. 시스템 내부에 탑재된 LLM은 사용자의 요청을 명확히 이해하고 하위 태스크로 세분화하여, 하위 도메인별 분석 모듈을 유기적으로 통제하고 종합적인 최적의 분석 결과를 도출해 냅니다.
고정밀 3D 얼굴 복원
2D 세그멘테이션, 3D 포인트 클라우드, 멀티스펙트럴 데이터를 유기적으로 결합하여 한 차원 높은 고도화된 안면 편집 솔루션을 구현합니다. 이를 통해 사용자는 얼굴의 각도와 전체적인 골격 구조는 물론, 미세한 피부 텍스처에 이르기까지 모든 요소를 정밀하게 제어할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있습니다.
전문가가 말하는 Eve
"딥러닝 기술과 피부 과학 전문성을 결합한 EveLab Insight는 차별화된 수준의 피부 분석 인사이트를 제공합니다. 피부 과학 중심의 미래형 클리닉을 위한 핵심 솔루션입니다."
Dr. Fudi Wang
EveLab Insight 수석 과학자
중국과학원 계산생물학 박사 | 전 스탠퍼드 대학교 의과대학 박사후연구원 | Lab-SADS 핵심 멤버
"정밀하고 정량적인 데이터 처리를 기반으로 하는 Evelab Insight의 고도화된 AI 알고리즘은 피부 깊은 층에 숨겨진 잠재적 피부 고민을 놀라운 수준으로 시각화하며, 시술 및 케어에 따른 피부 개선 효과를 정확하게 추적합니다. 이는 높은 수준의 전문적인 피부과 임상 실무는 물론, 피부 과학을 중심으로 미래를 선도하는 스마트 클리닉이 반드시 갖추어야 할 신뢰성 높은 근거 기반의 의학적 토대를 제공합니다."
Dr. Zhao Kejia
저명한 피부과 전문의
제강대학교 피부학 박사 | 전 메릴랜드 대학교 칼리지파크 박사후연구원 | 전 사우스캐롤라이나 의과대학교 박사후연구원
세계적 수준의 알고리즘 경쟁력
2018
ECCV PIRM 이미지 향상 챌린지
2018
ISIC 피부 병변 분할 챌린지
2019
NTIRE 이미지 디헤이징 챌린지
2019
NTIRE 이미지 향상 챌린지
2021
텐센트 "미잉" 인공지능 알고리즘 경진대회 - 안저 컬러 촬영의 Multi-Disease Auxiliary Diagnosis
2016
FDDB 기준 안면 알고리즘 정확도
2018
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2019
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학술 연구
2026MICCAI컨퍼런스
Skin2Mind: A Multimodal Framework for Mental Health Risk Screening via Facial Images and Structured Skin Reports
Jiahe Liu et al.
2026Scientific Reports저널
Facial dermal exposure-related parameters and skincare behaviors among adult women from six cities in China
Rong Hu et al.
2026SID컨퍼런스
Prediction of skin biophysical parameters from facial images using deep learning in large-scale population cohorts
Fudi Wang et al.
2025JID저널
GWASs of the Nasolabial Fold Identified Variants Related to Genes that Also Affect Facial Morphology
Fudi Wang et al.
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