AI 업스케일러

리사이즈는 이미 있는 픽셀을 잡아 늘립니다. 작은 사진은 그만큼 크고 흐릿해집니다. AI 업스케일러(AI upscaler)는 그 자리에 있어야 할 것을 새로 만듭니다. 모델은 머리카락과 벽돌, 직물과 나뭇잎을 충분히 봐 왔기 때문에, 원본 파일이 담지 못한 디테일을 추론해 키우면서 다시 그려 넣습니다. 결과는 같은 정보를 넓게 편 이미지가 아니라, 정보가 더 늘어난 큰 이미지입니다.

됩니다. 작게 남은 제품 컷도, 화질이 떨어지는 썸네일도 여기에 들어갑니다. 사진과 그래픽, 스크린샷, 스캔본, 영상까지 모두 받습니다. 다시 촬영할 수 없는 파일일수록 효과가 큽니다. 오래된 가족사진, 작은 PNG 하나로만 남은 로고, 메신저를 거치며 뭉개진 컷, 예전 카메라로 찍어 지금 편집본에 넣어야 하는 영상이 그렇습니다.

아닙니다. 균형을 잡아야 할 슬라이더도, 노이즈 제거와 샤프닝 사이에서 짐작해야 할 지점도 없습니다. 파일을 올리면 모델이 복원을 처리합니다. 결과의 결이 마음에 들지 않으면 설정 조합을 찾는 대신 모델을 바꾸세요.

원본 크기의 여러 배까지 무리 없이 올라갑니다. 웹용 이미지는 대부분 인쇄나 최대 해상도 용도까지 커집니다. 배수보다 중요한 것은 원본에 무엇이 남아 있는지입니다. 깨끗한 작은 이미지는 아주 잘 커집니다. 압축이 심한 파일은 자국이 이미 박혀 있어서 키우면 그 자국까지 같이 커집니다. 구할 수 있는 사본 중 가장 좋은 것에서 시작하세요.

대체로 잘 버팁니다. 그리고 이 지점에서 모델 선택이 값을 합니다. 얼굴과 작은 글자는 약한 업스케일러가 바로 들키는 자리입니다. 보는 사람이 디테일이 틀렸다는 것을 곧바로 알아채기 때문입니다. 중요한 파일은 모델 두 개에 넣어 보고, 눈과 글자를 더 잘 지키는 쪽을 남기세요.

됩니다. 영상 업스케일은 프레임을 전부 다시 만들고, 그 결과를 프레임 사이에서 일정하게 붙잡아야 합니다. 그래야 디테일이 움직일 때 일렁이거나 지글거리지 않습니다. 이 시간축 일관성이 어려운 부분입니다. 이미지 업스케일러를 프레임마다 돌리는 대신 영상 전용 모델을 쓰는 이유도 여기에 있습니다.

가능합니다. Workflow로 저장해 두고 파일마다 같은 처리를 통과시키면 됩니다. 제품 카탈로그나 스캔 아카이브처럼 한꺼번에 보게 될 묶음은 결이 고른 쪽이 파일 하나의 완성도보다 중요합니다.