FaceLab은 정면 사진에서 동물형 아키타입을 찾고 세 가지 선택형 질문으로 캐릭터 해석을 더하는 엔터테인먼트 경험입니다. 시작 → 사진 준비 → 세 질문 → 결과 공개 → 저장 순서로 이용합니다.
FACELAB · FIRST USE / 01
시작하기를 누르고 정면 사진을 준비합니다
INTRO에서 “시작하기”를 누르면 UPLOAD의 사진 선택 화면이 열립니다. 한 사람의 얼굴이 중앙에 크게 보이고 눈을 가리지 않은 밝은 정면 사진을 준비하세요. 최대 25MB이며 JPG·JPEG·JFIF·PNG·WebP·HEIC·HEIF를 선택할 수 있습니다.
HEIC·HEIF가 기기에서 열리지 않으면 JPG나 PNG로 변환한 파일을 사용하세요. 얼굴을 찾지 못하거나 여러 명이 보이는 사진, 얼굴이 너무 작거나 가려진 사진은 다시 선택하라는 안내가 나올 수 있습니다.
FACELAB · FIRST USE / 02
사진을 확인한 뒤 세 문항에 답합니다
사진 준비가 끝나면 “사진 선택 완료 · 다음”으로 QUESTIONS에 갑니다. 동네에서 생긴 한 시간, 주말 계획, 예정에 없던 오후에 무엇을 하고 싶은지 묻는 세 질문입니다. 문항마다 한 가지씩 답한 뒤 “선택 완료 · 결과 찾기”를 누릅니다.
관찰·독립에 가까운 A, 행동·탐색에 가까운 B, 관계·안정에 가까운 C가 캐릭터 해석의 방향을 정합니다. 얼굴 기하 측정과 질문 답변은 서로 다른 역할을 합니다. 세 선택이 모두 다르면 마지막 문항의 답을 반영했다는 안내가 나옵니다.
FACELAB · FIRST USE / 03
여우 결과 예시에서 동물상과 캐릭터를 나누어 읽습니다
RESULT의 기존 예시 카드에는 “여우 / 狐 적호형”, “형상 공명도 ★★★★☆”, “들판의 붉은 여우”가 보입니다. 여우는 사진에서 찾은 가까운 동물상이고, 들판의 붉은 여우는 질문 답변에서 이어진 캐릭터 이름입니다.
기민·적응·센스 같은 키워드와 카드 문장은 캐릭터를 즐기기 위한 표현입니다. 별 네 개는 정확도 80%를 뜻하지 않습니다. 다른 사진과 답변에서는 다른 결과가 나올 수 있습니다.
FACELAB · FIRST USE / 04
얼굴 특징 분석에서 관찰과 해석을 확인합니다
카드 아래 “왜 이 동물상으로 나왔을까요?”에서는 형상 지표의 관찰과 해석을 나누어 읽습니다. 관찰은 사진에서 계산한 형태, 해석은 그 특징이 동물상 후보와 연결되는 설명입니다. 도해는 얼굴 비율을 이해하기 위한 예시입니다.
“함께 가까웠던 후보”는 TOP2·TOP3를 보여줍니다. 후보가 비슷하다는 안내가 있으면 하나의 확정적인 유형으로 받아들이기보다 가까운 후보들을 함께 읽어보세요. 별 표시는 확률이나 성격 점수가 아닙니다.
FACELAB · FIRST USE / 05
결과 카드만 저장하고 공유합니다
“결과 카드 저장하기”와 “공유하기”는 사진 없이 만들어진 결과 카드 PNG를 사용합니다. 공유를 지원하지 않는 브라우저라면 카드를 저장한 뒤 원하는 앱에 첨부하세요. “다시 시작하기”는 현재 결과와 답변을 초기화합니다.
사진과 분석 중간 정보는 브라우저 안에서 처리되며 얼굴 분석을 위해 원본 사진을 서버로 전송하지 않습니다. 결과·답변은 현재 페이지 메모리에서 사용하고 새로고침 이후 복원되지 않습니다. 자세한 처리 범위는 서비스 하단 개인정보처리방침을 확인하세요.
FACELAB · FIRST USE / 06
재촬영과 결과의 한계를 구분합니다
재촬영 안내는 현재 사진으로 분석 조건을 충족하지 못했다는 뜻입니다. 사람의 외모나 가치를 평가한 결과가 아닙니다. 한 사람만 보이는 밝은 정면 사진으로 바꾸고 눈 주변 가림과 큰 기울어짐을 줄여보세요.
완성된 결과 역시 과학적인 성격·기질·운명·적성 진단이 아닙니다. 카드의 동물상과 질문에 따른 캐릭터 해석을 재미로 살펴보세요.