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알아 볼 방법은 모두 4가지 입니다.
첫번째는 에프터이펙트,
두번째는 다빈치리졸브 스튜디오,
세번째는 프리미어프로,
네번째는 ‘Topaz Enhancer AI’를 이용하는 방법입니다.
제 생각엔 현존하는 업스케일링 방법의 총정리가 아닐까 싶네요.^^
편집시에 자료영상의 사이즈가 프로젝트의 규격보다 작을 때가 있죠.
그냥 사이즈만 늘리게 되면 픽셀과 픽셀 사이에 공간이 생겨서 이미지가 흐려지거나 깨집니다.
영상을 확대해서 사용해야 하는 경우, 업스케일링 후 사용을 하면 더 좋은 결과물을 얻을 수 있죠.
업스케일링은 단순히 영상의 크기를 늘리는 것이 아닙니다.
픽셀과 픽셀의 공간에 중간색조를 생성해서 채워주는 것입니다.
단순히 사이즈를 키운 영상과 업스케일링 영상은 대충 봐서는 구분하기 쉽지않을 수도 있지만
색보정을 하게되면 확연한 차이가 발생되는 것을 경험하게 됩니다.
시청 후 궁금한 점이 있으시면 언제든 댓글 남겨주세요.
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포커스 블러 효과로 영상 집중도 높이기 : https://youtu.be/mUN1kJWIOp0
블렌드모드 미리보기 플러그인 : https://youtu.be/Fcs-gA1Glho
스케치효과 영상 만들기 : https://youtu.be/KIRFFTA7ph0
흔들린 영상 보정하기 : https://youtu.be/SLCctlNYAQ4
색보정 방법 2가지 : https://youtu.be/SixyTRMcHVM
영상 노이즈 제거하기 : https://youtu.be/7-oAyYcG4BE
파이널컷프로 피부 보정법 : https://youtu.be/migtxBKX4KY
대박!!! 오브젝트 트래커 : https://youtu.be/8DqvKqvEK1I
라이브러리 용량 10배 줄이기 : https://youtu.be/TG4o7R51Q_4
모션트래킹 3가지 방법 : https://youtu.be/92GG3PFCPOo
벚꽃 날리는 효과 만들기 : https://youtu.be/K_Tkt9th4EE
실전 편집 : https://youtu.be/cU4PY0VhhAU
2011 맥북의 부활 : https://youtu.be/Bh4UWo9Vdd0
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더 좋은 화질로··· ‘업스케일링’ 기술은 무엇일까? : 네이버 블로그
업스케일링 방식은 새로 끼워 넣을 픽셀에 어떤 색을 입힐지 정하는 알고리즘에 따라 다양하다. 일반적으로는 근처 픽셀의 색 데이터를 참조해 평균값을 …
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Date Published: 3/11/2021
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AI 업스케일링 동영상 (240p를 4K UHD로) – madecat의 블로그
AI 동영상 업스케일링(Veo Upscaling)이란, 인공지능 기술을 활용해 오래된 SD, HD급 저열한 동영상 화질을 2배 이상의 화질로 높여주는 프로그램 …
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Date Published: 11/24/2021
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저화질 해상도를 고화질로 구현하는 매직이 있다? ‘업스케일링 …
업스케일링은 이미 만들어진 사진이나 영상을 확대하는 것에 국한되지 않는다. 촬영 순간부터 화질을 높일 수 있도록 발전하고 있는 이미지센서도 고화질 …
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2022년에 TOP 5 이미지 업 스케일링 무료 사이트 추천
이미지 업 스케일링(Image Upscaling)이란 이미지 파일 사이 사이에 새로운 픽셀을 삽입하여 화질을 향상시키는 기술을 말합니다. 즉, 가지고 있는 이미지의 해상도나 …
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친절한 TV 용어 사전 – 4K AI 업스케일링 | Samsung 대한민국
4K AI 업스케일링. [4K AI Upscaling]. 저해상도더 알아보기 : 해상도 영상을 장면 단위로 분석하여 4K급 화질로 변환해줍니다. 수백만 개의 데이터 베이스를 분석한 …
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비디오를 업 스케일하고 해상도를 높이는 3 가지 방법 – Vidmore
동영상을 업 스케일링하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 클릭 편집하다 창 상단의 메뉴를 클릭하여 비디오 편집기 …
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영상 고화질의 ‘매직’ AI 업스케일링을 아시나요? – NVIDIA 블로그
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Source: blogs.nvidia.co.kr
Date Published: 4/20/2021
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주제와 관련된 이미지 업 스케일링
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주제에 대한 기사 평가 업 스케일링
- Author: 해보까TV
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- Date Published: 2022. 4. 20.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=1gZLWwYAvlU
더 좋은 화질로··· ‘업스케일링’ 기술은 무엇일까?
기술학개론 더 좋은 화질로··· ‘업스케일링’ 기술은 무엇일까? 테크플러스 ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 한때 데스크톱 대신 노트북을 쓰던 시절이 있었다. 디스플레이 해상도가 FHD(1920×1080)에 불과했지만, 화면에 띄우고 싶은 건 인터넷, 포토샵, 메신저, 탐색기 등 많아도 너무 많았다. 다행히 노트북에 탑재된 내장그래픽 덕분에 이 문제를 해결할 수 있었다. 가상 초고해상도(VSR)라는 기능이 있는데, 창 하나하나의 크기를 줄여 더 많은 창을 화면에 띄워 볼 수 있게 해준다. 덕분에 디스플레이 해상도가 낮아도 고해상도 모니터처럼 창을 여러 개 띄울 수 있었다. 그렇게 고해상도 기능을 경험한 뒤, 해상도를 조절하는 기술에 관심이 깊어졌다. 특히 평소 자주 접했던 사진이나 이미지와 관련된 기술을 다양하게 찾아보는 계기가 됐다. ◆ 업스케일링(업컨버전)이란? 에디터가 사용해 본 기술 중에는 카메라의 센서를 1픽셀씩 이동시켜 해상도를 4배 높여 촬영하는 ‘센서 시프트 고해상도 촬영’, 저화질 이미지를 고해상도로 변환하는 ‘이미지 업스케일링’이 있었다. 가전제품 매장을 지나가다가 저해상도 동영상을 8K로 업스케일링해 보여주는 TV를 봤을 땐 이 기술을 어떻게 구현했을까 고민해보며 한참 구경했다. 위 사례에는 공통적으로 ‘업스케일링(Upscaling)’이라는 기술이 사용된다. 업스케일링은 이미지를 구성하는 각 픽셀 사이를 넓혀, 사이마다 새로운 픽셀을 끼워 넣어 더 높은 해상도의 이미지를 만드는 보간 기술이다. 업컨버전(Upconversion)이라고도 부른다. 삼성 8K AI 업스케일링 (출처 : 삼성전자) 업스케일링 방식은 새로 끼워 넣을 픽셀에 어떤 색을 입힐지 정하는 알고리즘에 따라 다양하다. 일반적으로는 근처 픽셀의 색 데이터를 참조해 평균값을 취하는 경우가 많다. 빨간색과 노란색 픽셀 사이에 주황색 픽셀이 들어가는 식이다. 참조 대상은 바로 옆 픽셀이 될 수도 있고, 범위를 넓혀 주변 4~16개 픽셀을 복합적으로 참조할 수도 있다. 더 많은 픽셀을 참조할수록 품질이 향상될 확률이 높다. 최근에는 인공지능(AI)를 통해 빈 공간에 어떤 색을 채우면 자연스러울지 예측하는 알고리즘이 각광받고 있다. 게다가 변환한 이미지를 다듬어 픽셀이 부드럽게 연결되도록 처리하는 후보정 기술까지 적용하는 경우도 있다. 이렇게 후처리 과정까지 거치면 기존 방식보다 한층 완성도 높은 고해상도 이미지를 얻기 쉽다. ◆ 업스케일링이 사용되는 분야는? 업스케일링 기술은 사진과 영상, 게임, TV 등에서 어렵지 않게 찾아볼 수 있다. 최근 주목받은 곳은 싸이월드다. 지난 6월 싸이월드제트는 옛날 싸이월드에 회원들이 업로드했던 저화질 사진과 동영상 총 172억여 개를 업스케일링하는 서비스를 구축하겠다고 밝혔다. 이를 위해 싸이월드제트는 딥러닝을 기반으로 이미지와 영상을 4K 수준으로 변환하는 기술, 동영상 화질을 개선하는 기술을 보유한 회사들과 계약을 체결했다. 싸이월드가 인기를 끌었던 2000년대 초반, 핸드폰에 탑재된 카메라의 해상도는 지금보다 훨씬 낮았다. 높아도 130~200만 화소 정도였고, 낮은 건 30만 화소도 있었다. 30만 화소 카메라로 찍은 사진의 해상도는 640×480에 불과하다. 이렇게 해상도가 낮고 화질이 떨어지는 사진을 4K 수준으로 끌어올리겠다는 것이 싸이월드제트의 계획이다. 해당 내용을 보도한 방송에서는 파이썬 기반 프로그램으로 저화질 사진을 고화질로 복원하는 모습이 포착됐다. (출처 : KBS1) waifu2x-caffe 프로그램 우리가 손쉽게 찾아 쓸 수 있는 프로그램 중에도 수준 높은 업스케일링 기술을 찾아볼 수 있다. 대표적으로 ‘waifu2x’가 있다. 이는 일러스트나 사진, 영상을 원하는 배율대로 확대해 주는 프로그램이다. 해상도를 늘릴 뿐만 아니라 픽셀이 자연스럽게 이어지도록 후처리와 노이즈 제거 작업도 거치기 때문에 품질 좋은 고해상도 이미지를 얻을 수 있다. FHD 원본(왼쪽)을 8K(오른쪽)로 업스케일링한 모의 이미지 (출처 : 삼성전자 뉴스룸) 영상에 업스케일링을 적용한 사례로는 삼성 8K TV를 들 수 있다. 삼성전자는 2018년에 이미 가상 8K TV를 출시했다. FHD(1920×1080) 이하 해상도의 영상을 8K(7680×4320) 해상도로 업스케일링하는 기능을 내장하고 있다. 단순히 해상도만 늘리지 않고, AI 기술을 통해 원근감을 연출할 수 있다. 시청자에게 가까이 있는 사물은 더 선명하게 표현하고, 멀리 있는 사물은 흐릿하게 표현하는 식이다. 또한 텍스트 외곽선을 선명하게 보정하는 기술이 적용돼 글자가 포함된 영상이나 자막의 가독성이 더욱 향상됐다. NVIDIA 게임에서도 업스케일링 기술이 각광받고 있다. 그래픽카드로 유명한 엔비디아(NVIDIA)와 AMD 라데온(Radeon) 브랜드는 각각 DLSS(Deep Learning Super Sampling)와 FSR(FidelityFX Super Resolution)이라고 불리는 고해상도 업스케일링 기술을 지원한다. 사진과 영상을 업스케일링하는 이유는 저화질 콘텐츠를 고해상도로 감상할 수 있게 하기 위한 경우가 많다. 반면 게임에서는 그래픽카드의 연산 효율을 증대시키기 위해 일부러 해상도를 떨어뜨린다. 처음부터 끝까지 고해상도 데이터를 처리하는 것보다, 저해상도 데이터를 처리하고 마지막에 고해상도로 업스케일링하는 게 더 높은 성능을 보인다는 이유다. 게임 데이터를 저해상도로 처리한 뒤 고해상도로 업스케일링하면 전체 처리 속도가 빨라진다. AMD에 따르면 FSR 기술을 적용할 경우 게임 성능이 평균 2.4배 향상된다. (출처 : AMD) 단, 이 경우 업스케일링 기술을 사용하지 않은 버전보다 화질이 약간 떨어진다. 하지만 업스케일링 모드에 따라 화질을 향상시키는 후처리 작업이 더해지므로 육안으로 구별하기 어려운 경우도 있다. 게다가 저해상도 모드로 데이터를 처리함으로써 향상되는 성능 폭이 체감하기 쉬울 정도로 크기 때문에 사용하지 않을 이유가 없다. 엔비디아와 AMD의 뒤를 이어 외장 그래픽카드 시장에 뛰어든 인텔도 비슷한 기술을 공개했다. 지난 19일 공개된 XeSS(Xe Super Sampling)는 리소스를 적게 점유하면서 높은 이미지 품질을 낼 수 있는 업스케일링 기술이다. XeSS 비교 시연 이미지 (출처 : 인텔) 전반적인 작동 원리는 엔비디아의 DLSS 기술과 유사하다. 그러나 인텔이 공개한 데모 시연 영상을 보면 단순히 해상도만 끌어올린 게 아니라는 것을 알 수 있다. 예시를 보면 1080p 해상도에서 식별할 수 없을 정도로 흐릿했던 글자가 XeSS 기술이 적용된 뒤 확실히 읽을 수 있을 정도로 선명해졌다. 아직 인텔 그래픽카드가 시중에 출시되지 않아 XeSS 기술을 자세히 경험해보기는 어렵다. 하지만 인텔이 XeSS와 비슷한 DP4A 기술을 엔비디아와 AMD에 제공할 계획이라고 하니 인텔 그래픽카드를 구매하지 않아도 최신 업스케일링 기술을 경험해볼 수 있을 전망이다. 사진을 확대하려고 픽셀만 부풀리던 시절에서 벗어나, 처음부터 고화질·고해상도였던 것처럼 자연스러운 퀄리티를 보여주게 됐다. 덕분에 과거에 찍었던 저화질 사진을 고해상도 모니터에서도 깔끔하게 감상할 수 있게 됐다. 항상 높은 해상도만 추구하던 고사양 게임은 상식을 뒤집어 일부러 해상도를 낮췄다 올림으로써 처리 성능을 향상시켰다. 이처럼 딥러닝이 적용된 이미지 기술은 다양한 분야에 긍정적인 영향을 미쳤다. 기술 발전의 이상적인 면모라고 볼 수 있다. 앞으로도 더 신기하고 독창적인 기술이 개발돼 업스케일링만큼 신선한 충격을 선사할 수 있게 되길 기대해 본다. 테크플러스 에디터 이병찬 [email protected] 인쇄
AI 업스케일링 동영상 (240p를 4K UHD로)
물론, 이 사진은 과장된 부분이 많습니다. 이렇게까지 잘 되진 않아요.
AI 동영상 업스케일링(Video Upscaling)이란, 인공지능 기술을 활용해 오래된 SD, HD급 저열한 동영상 화질을 2배 이상의 화질로 높여주는 프로그램입니다.
보통 화질을 줄이는 건 쉽습니다. 이미지 편집 프로그램을 사용해서 크기 리사이징을 하면 되기 때문이죠. 기존의 픽셀 정보를 활용해 평균값을 계산하면 되기 때문입니다.
하지만 화질을 높이는 것은 기존 기술로는 굉장히 어려웠습니다. 예를 들어, 일반적인 1280 x 720 HD 화질의 영상을 가로 세로로 2배 늘인 2560 x 1440 QHD 화질로 만들려면, 필요한 픽셀의 수는 길이-면적 법칙에 따라 4배가 됩니다. 그 중 1배는 기존 픽셀이라고 치면, 3개의 픽셀을 새로 만들어내야 하죠. 심지어 동영상은 1초에 24장에서 많게는 60장의 사진을 필요로 하는데, 이 많은 사진들의 모자란 픽셀을 채우는 데에는 엄청난 노력이 필요하겠죠.
RTX 3080 갖고 싶다…
인공지능 기술의 발달은 이 “모자란 픽셀”을 채워주기에 아주 적당한 도구를 만들어 주었습니다. 빅데이터를 이용해 일반적인 동영상 속 개체(사람, 사물, 풍경…)을 인식하여 실제 개체와 비슷하게 모자란 픽셀을 채워주는 것입니다. 특히 NVIDIA CUDA 등 그래픽카드 연산 가속을 이용하면 수 GB에 달하는 큰 동영상 파일도 수 시간 내에 4K급 화질로 만들어낼 수 있는 세상이 되었습니다. (물론, “없는 픽셀”을 만들어서 채우는 과정이다보니 실제 Native-4K 영상들에 비해서는 화질이 떨어지는 건 어쩔 수 없습니다.)
긴말할 것 없이, 제가 4K 60프레임 으로 업스케일링한 Windows ME 인트로 동영상을 한 번 보시겠습니다.
그럼, 240p 30프레임 의 원본 동영상을 보시기 바랍니다.
한 눈에 봐도 화질의 차이가 명확하죠?
Windows ME Intro (Original/Real) – YouTube
이 동영상을 업스케일링하는 데에는 총 3가지의 프로그램을 사용했습니다.
Topaz Video Enhanced AI waifu2x-ncnn-vulkan 샤나인코더 (30프레임 ~ 60프레임 보간 시 사용)
1번과 2번이 업스케일링 프로그램이고, 3번은 그냥 프레임 보간을 위해 사용한 인코더입니다.
1번은 토파즈 사의 유료 프로그램이고, 활용성이 좋은데 추후 포스팅에서 자세히 다뤄보겠습니다.
2020년 당시엔 Gigapixel AI for Video라고 해서 이름도 달랐고 Beta 버전은 무료로 사용 가능했는데, 지금은 무료 버전에 워터마크가 박혀있어서 사용하긴 좀 애매합니다.
GigaPixel AI for Video – YouTube
Video Enhance AI – Video Quality Software (topazlabs.com)
2번 waifu2x는 애니메이션 등 2D 영상을 업스케일링하기에 좀 더 최적화된 무료 프로그램입니다.
NVIDIA CUDNN을 이용한 것이 성능은 더 좋지만, 저 영상 만들 때는 AMD 그래픽카드를 쓰고 있어서… Vulkan 가속이 되는 아래 링크의 버전을 사용했습니다. 자세한건 나무위키 등 보면 잘 나와있어요.
GitHub – nihui/waifu2x-ncnn-vulkan: waifu2x converter ncnn version, runs fast on intel / amd / nvidia / apple-silicon GPU with vulkan
앞으로 여러 영상들을 샘플로 업스케일링해서 유튜브 및 이 블로그에 올려보기도 하겠습니다. GPU 성능 발전이 계속됨에 따라 나름 흥미로운 영역이 될 것으로 보입니다.
저화질 해상도를 고화질로 구현하는 매직이 있다? ‘업스케일링 기술’의 세계
세상 최고의 화질은 누가 뭐래도 ‘제 눈앞’이다. 아무리 초고화질 영상, 사진이라고 해 봤자 나 자신의 눈으로 보는 것보다 실감나는 건 없다. 그러나 눈앞의 장면은 휘발성이 있다. 기억으로 저장될 뿐, 인간의 눈으로 보는 것 그대로를 시공간을 넘어 다른 사람에게 보여주는 건 불가능하다. 하지만 불가능은 언제나 인간에게 정복이라는 욕구를 불러일으키기도 한다. 이러한 욕구는 더 선명하고, 더 크고, 더 실감나는 사진, 더 생생한 영상을 보여주는 고화질 해상도 기술을 진화시키는 데에도 큰 역할을 했다.
고화질 해상도란 무엇인가?
해상도(resolution)란 디지털 화면을 구성하는 각각의 면 안에 얼마나 많은 수의 픽셀(pixel)을 담았는지를 나타낸다. 여기서 픽셀은 디지털 이미지를 이루는 가장 작은 원소다. 따라서 해상도가 높을 수록 픽셀의 수가 늘어나기 때문에, 화면 크기가 같다고 하더라도 픽셀의 밀도가 높아져 화질이 좋아지는 효과가 나타난다.
▲ 디스플레이 해상도와 픽셀 수
오늘날 TV의 진화는 해상도의 발전과 굴레를 같이 한다. 화면 하나에 담는 픽셀 수는 SD(720×480)에서 HD(1280×720)로 발전했다. HD는 FHD(1920×1080)로, 다시 4K UHD(3840×2160)와 8K UHD(7680×4320)로 진화하고 있다. 정해진 공간 안에 픽셀의 수가 늘어난다는 건 그만큼 더 세밀하게 표현할 수 있게 된다는 뜻이다. 같은 화면 크기라도 픽셀 수가 더 많아진다면 더 선명해진다. 즉, 고화질 해상도란 더 풍부한 디테일을 담을 수 있다는 것이다.
해상도는 하드웨어에서만 쓰이지 않는다. 화면에 담기는 디지털로 이뤄진 모든 콘텐츠가 해상도를 갖는다. 콘텐츠와 하드웨어가 동일한 픽셀의 밀도를 가졌다면 각각의 해상도가 1:1 매칭이 되므로 최선의 화면을 보여준다. 그러나 콘텐츠와 하드웨어의 해상도가 다르면 문제다. 만약 콘텐츠의 해상도는 낮은데 하드웨어의 해상도는 그보다 높다면 화면이 어떻게 처리되어야 할까?
가령 4K UHD TV에서 해상도가 낮은 HD 영상을 틀게 된다면 9분의1 픽셀만 사용된다. 실제로 이렇게 둔다면 나머지 9분의 8은 아무런 이미지 정보가 없으므로 검은 화면이 나오게 될 것이다. 하지만 오늘날의 디스플레이 기기들은 화면을 완전히 채우려 저화질을 고화질로 바꿔서 보여준다. 이를 상향변환(upconversion), 상향조정(upscaling)이라 부른다. 이는 저화질 이미지를 줌인하는 것과 같다. 동일한 픽셀을 TV 픽셀수에 맞게 복제해서 화면을 채우는 방식이다. HD 화질을 UHD TV에서 업스케일링하면 원래 픽셀 1개를 9개로 복제해 UHD 화면에 채우는 것이고, FHD 화질을 업스케일링하는 경우에는 원래 픽셀 1개를 4개로 복제해 채운다. 하지만 이럴 경우 복제된 픽셀들로 인해 색상이 바래거나 흐릿하게 보이기도 하는 한계가 있다.
저화질 영상을 고화질로 바꾸는 매직, ‘AI 업스케일링’
▲FHD 영상(좌)과 AI 업스케일링된 8K 영상(우): 시청자에게 가까운 부분을 더 선명하게 처리해 보다 입체적으로 느껴진다. (출처: 삼성전자 뉴스룸)
수년 전 TV 제조사들은 픽셀을 복제하는 대신, 새 픽셀로 보여줘야 하는 것을 결정하기 위해 인접 픽셀을 검토하는 방식을 발명했다. 이 조정 기술은 더 날카롭고 뚜렷한 테두리를 만들 수 있게 한다. 이후론 각 프레임에서 인접 픽셀을 보는게 아니라, 동작, 노이즈, 기타 여러 이미지의 부속물을 보기 위해 복수의 프레임을 살핀다. 이는 선명함과 노이즈 감소 등의 적정 수준을 결정하는 연산 작업을 필요로 하는데, 이때 AI가 이 작업의 효율적 수행에 도움을 줄 수 있다.
▲ 딥러닝 기반 AI 업스케일링 기술 예시 (출처: NVIDIA Korea)
AI 업스케일링은 딥러닝 기술을 사용한다. 먼저 AI가 저해상도 이미지를 인식한 후, 거꾸로 ‘어떠한 고해상도 이미지를 작게 축소(다운스케일링)하면 이러한 모습이 될까’를 예측하는 방식이다. 따라서 업스케일링된 이미지를 높은 정확도로 예측하려면, 수많은 이미지를 학습하고 적용 훈련을 해야 하며, 이때 뉴럴 네트워크 모델을 활용하면 효율이 높아진다. 많은 훈련을 할수록 AI로 끌어올린 해상도의 품질이 더 선명해지고 더 많은 디테일을 담게 된다. AI는 효과적인 업스케일링을 위해 인식한 픽셀을 분석하기도 하고, 수많은 인기 TV 프로그램과 영화의 데이터세트, 사진 등을 학습해 실시간 추론을 하기도 한다.
▲해상도에 따라 영상의 화질 차이를 보여준다.
삼성전자는 8K QLED TV에서 4K 해상도 영상을 최고 화질로 보여주기 위해 AI 업스케일링을 활용했다. TV가 수백만 개의 영상을 미리 학습하고 유형별로 분석해 자동으로 화질을 개선한다. TV 스스로 최적의 보정 필터를 찾아 저화질 영상을 고화질로 변환하며, 각 장면을 화질 특징에 따라 분류해 원작자가 의도한 세밀한 차이를 살릴 수 있도록 영역별로 명암비·선명도 등을 실시간으로 조정한다.
초고화질 해상도의 최전선, ‘이미지 센서’
▲ 삼성전자 모바일 이미지센서 ‘아이소셀 GN1’ (출처: 삼성전자 뉴스룸)
업스케일링은 이미 만들어진 사진이나 영상을 확대하는 것에 국한되지 않는다. 촬영 순간부터 화질을 높일 수 있도록 발전하고 있는 이미지센서도 고화질로 개선하는데 한 몫 한다. 이미지센서는 반도체의 일종으로 카메라 렌즈로 들어오는 빛을 전기 신호로 바꿔주는 역할을 한다. 사람으로 따지면 망막이다. 이미지센서는 전하결합소자(CCD), 상보성 금속산화 반도체(CMOS) 이미지 센서로 나뉘는데, CMOS 방식이 CCD보다 더 적은 전력을 소모하고, 노이즈가 적어 최근 대세를 형성하고 있다.
▲‘아이소셀 브라이트 HM1’ 기술을 보여주는 그림. (출처: 삼성전자 뉴스룸)
촬영하는 사진이나 영상의 화질을 높이려면 이미지센서가 많은 픽셀 수를 가지면 된다. 스마트폰 같은 오늘날의 디지털 기기는 소형화, 경량화를 추구한다. 그러므로 이미지센서는 많은 양의 픽셀을 작은 공간에 담으면서도, 받아들이는 빛의 양을 늘리는 것을 경쟁력으로 삼는다.
픽셀의 크기를 줄이면, 빛을 받아들이는 면적이 줄어들기 때문에 촬영물의 품질이 낮아진다. 삼성전자는 픽셀 광학 구조를 개선해 빛의 손실과 픽셀 간 간섭 현상을 최소화하는 ‘아이소셀 플러스’ 기술을 개발했다. 아이소셀은 격리하다(Isolate)와 세포(cell)이 합쳐진 말로 픽셀과 픽셀 사이에 물리적인 벽을 세워 픽셀로 들어온 빛이 밖으로 나가지 않도록 한다. 9개의 인접 픽셀이 한 개의 픽셀인 듯 동작하기 때문에 어두울 때 빛을 받아들이는 면적이 9배다. 밝을 때는 1억 800만 해상도까지 선명하다.
나는 한 번이지만 카메라는 여러 번, 스마트폰 카메라와 고화질
고화질을 다르게 표현하면 높은 선명도와 많은 디테일을 담았다는 것이다. 픽셀 밀도 외에 픽셀과 픽셀의 구성이 화질을 결정하기도 한다. 최근엔 촬영 결과물을 합성해 최고의 화질을 만들어내는 기술이 스마트폰에서 사용된다.
▲’딥 퓨전 기술’이 적용된 아이폰12 Pro로 찍은 사진. 딥 퓨전 기술은 모든 카메라에 적용되어 첨단 머신러닝을 이용해 픽셀 단위로 사진을 처리하면서 사진의 모든 부분에서 디테일, 질감, 색상을 최적화한다. (출처: Apple 뉴스룸)
애플 아이폰12에 사용되는 ‘딥 퓨전(Deep Fusion)’, ‘스마트HDR’ 등이 대표적 예다. 애플의 딥퓨전은 사진 촬영 시, 카메라가 동일한 장면을 각기 다른 노출 수준으로 여러 장을 촬영하고, 피사체에 가장 적합한 노출을 적용하기 위해 각 프레임들을 병합한다. 아이폰의 카메라는 사용자가 셔터를 누르기 전후 9장의 사진을 찍으며, 한 장의 장기 노출 사진을 촬영한다. 명과 암에 최적의 픽셀을 찾아서 디테일을 더하고, 노이즈를 줄여서 HDR 이미지를 완성한다.
아이폰12 시리즈에 탑재되는 머신러닝 전용 프로세서인 ‘뉴럴 엔진’은 최적의 선명도, 색감, 명암부 표현에 적합한 픽셀을 각각 분석해 선택한다. 애플에서 설계한 ISP가 이 픽셀들을 결합해 최종본을 만들어내는 것이다. 딥퓨전 같은 기술을 활용하면 디지털줌이라도 해상도 확장에 따른 노이즈 증가를 줄일 수 있다.
업스케일링 기술의 미래
요즘 나오는 업스케일링 기술은 모두 AI 기술의 발전과 함께 빠르게 진화하고 있다. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)도 이 중 하나이다. 합성곱 신경망은 이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 인공 신경망으로, 최근 이미지 분류, 처리 분야의 기술을 급속히 끌어올리고 있다. 특히, CNN은 이미지에서 점, 선, 면 등의 요소를 추출하는데, 이런 성질을 이용해 수많은 학습을 거치면 손실된 디테일을 스스로 판단해 복원할 수 있다.
촬영 단계부터 화질을 높일 수 있는 요소인 이미지센서는 갈수록 초박형으로 줄어들면서, 더 많은 픽셀을 담아 가고 있다. 삼성은 올해 1억 5천만 픽셀을 가진 이미지센서를 출하했으며, 향후 6억 픽셀 이미지센서도 개발할 계획으로 알려져 있다. 사람의 눈이 약 5억 픽셀인데, 그보다 높은 픽셀 수를 구현하겠다는 것이다.
눈에 보이는 그대로를 남에게 전하고 싶다는 욕구는 공감을 얻으려는 욕망에서 비롯된 것일지 모른다. 감성과 이성의 절묘한 조합으로 탄생하는 주관적 장면이, 보다 발전된 업스케일링 기술을 통해 객관적 장면으로도 바뀔 수 있는 시대가 열리길 희망한다.
※ 이 칼럼은 해당 필진의 개인적 소견이며 삼성디스플레이 뉴스룸의 입장이나 전략을 담고 있지 않습니다.
2022년에 TOP 5 이미지 업 스케일링 무료 사이트 추천
☁️ 이미지 업 스케일링(Image Upscaling)이란?
이미지 업 스케일링(Image Upscaling)이란 이미지 파일 사이 사이에 새로운 픽셀을 삽입하여 화질을 향상시키는 기술을 말합니다. 즉, 가지고 있는 이미지의 해상도나 화질이 좋지 않은 경우 이미지 업 스케일링을 통해 화질을 개선할 수 있죠. 과거에는 이미지나 동영상의 크기만 조정해주는 스케일링 기술만 있어서 품질을 개선할 수 없었습니다. 그러나 AI를 통해 업스케일링 기술이 등장하면서 영상이나 이미지 사이에 새로운 픽셀을 끼워 넣어 품질을 개선하며, 노이즈 제거까지 가능하게 되었습니다. 오늘은 온라인에서 간단하게 사용할 수 있는 무료 이미지 업 스케일링 사이트 TOP5를 소개해 드리겠습니다.
Part 1. 이미지 업 스케일링 무료 화질 향상 사이트 TOP5
1. 이미지 노이즈 제거까지 가능한 ‘ AI Image Enlarger ’
‘AI Image Enlarger’는 사진 화질 높이기뿐만 아니라 이미지 노이즈 제거까지 가능한 이미지 업 스케일링 사이트입니다. 사용법은 사이트에 접속하고 [SELECT FILE] 버튼을 클릭하여 이미지 파일을 불러오거나, 이미지 파일을 해당 영역으로 드래그 앤 드롭해서 가져옵니다. 단, 무료 버전은 파일 크기 제한이 있기 때문에 해상도 3000x3000px, 파일 크기 10MB 이하의 이미지 파일만 불러올 수 있습니다. 다음 [START] 버튼을 클릭하고 이미지 타입과 업스케일링, 노이즈 제거 옵션을 적용하여 다운로드합니다.
-장점
온라인에서 간단하게 사진 화질 높이기를 할 수 있습니다. 이미지 타입을 아트워크와 사진 2가지 중 선택할 수 있습니다. 노이즈 제거를 5단계로 선택하여 사용할 수 있습니다.
-단점
무료 버전 사용 시 파일 크기 및 해상도 업로드 제한이 있습니다. 무료 버전 사용 시 업스케일링 2, 4배만 사용할 수 있으며, 8배 이상은 유료 결제를 해야 합니다.
2. 2차원 이미지 화질 개선에 특화된 ‘ waifu2x ’
‘waifu2x’는 컨볼루션 신경망(CNN) 시스템을 사용하여 2차원 이미지의 해상도 및 화질 개선하는 데 최적화되어 있는 이미지 입 스케일링 사이트입니다. 주로 애니나 아트워크 등 2D 이미지 화질 개선에 사용하나 사진 업 스케일링도 가능합니다. 사용법은 이미지가 있는 URL을 입력하거나 파일을 업로드하고, 이미지 스타일 및 노이즈 감소, 업스케일링 옵션을 선택한 뒤 [변환]하여 다운로드합니다.
-장점
2D 이미지 화질 개선에 최적화되어 있습니다. 이미지를 직접 보유하지 않더라도 URL을 입력하여 사용할 수 있습니다.
-단점
파일 크기 5MB, 해상도 1500x1500px 이하의 이미지만 업로드하여 사용할 수 있습니다. 사진 이미지 개선도 가능하지만 다소 성능이 떨어지는 편입니다.
3. 이미지 미리보기를 제공하는 ‘ SMART UPSCALER ’
‘SMART UPSCALER’는 온라인에서 간단하게 이미지를 업로드하여 사용할 수 있는 이미지 업 스케일링 사이트입니다. 사용법은 사이트에 접속하고 [Browse] 버튼을 클릭하거나 해당 영역으로 이미지 파일을 드래그 앤 드롭하여 추가합니다. 사용할 수 있는 이미지 파일 형식은 JPG, PNG이며 파일 크기 제한은 5MB, 해상도 제한은 3000×3000입니다. 이미지를 업로드하면 자동으로 이미지 해상도를 높여서 미리보기를 보여주고, 다운로드할 수 있습니다.
-장점
이미지 업 스케일링 미리보기를 제공하여 결과를 확인하고 다운로드할 수 있습니다. 프로그램이 필요없기 때문에 온라인에서 간단하게 이미지를 업로드하여 사용할 수 있습니다.
-단점
자동으로 진행되기 때문에 업스케일링 옵션을 따로 설정할 수 없습니다. 사용할 수 있는 이미지 파일 형식은 JPG, PNG 2가지입니다. 해상도 확대 외 추가 옵션을 사용할 수 없습니다.
4. 사진 화질 높이기 성능이 확실한 ‘ Upscale Pics ’
‘Upscale Pics’는 이미지 업 스케일링 후 결과를 미리 보고 다운로드할 수 있는 사이트입니다. 사용법은 사이트에 접속하고 이미지를 업로드하거나 이미지가 있는 URL을 입력합니다. 유료 버전 사용 시 이미지 폴더를 한 번에 불러와서 여러 장의 이미지를 한 번에 업스케일링할 수 있습니다. 다음 이미지 업 스케일링 결과를 확인하고 다운로드합니다.
-장점
이미지 업 스케일링 미리보기를 제공합니다. 이미지 화질 높이기 성능이 강력한 편입니다. 이미지 URL을 붙여넣기하여 사용할 수 있습니다.
-단점
이미지 업 스케일링 옵션을 따로 설정할 수 없습니다. 노이즈 제거 등 추가 옵션을 제공하지 않습니다.
5. 25메가 픽셀까지 화질 개선이 가능한 ‘ DeepImage ’
‘DeepImage’는 온라인에서 25메가 픽셀까지 화질 개선이 가능한 성능이 좋은 이미지 업 스케일링 사이트입니다. 해상도는 최대 6250×4000, 12020×2080, 5000x5000px까지 확대할 수 있습니다. 사용법은 사이트에 접속하고 가입을 진행합니다. 다음 파일을 추가하고 이미지 업스케일링을 진행합니다.
-장점
강력한 성능으로 25메가 픽셀까지 화질 개선이 가능합니다. 유료 버전 사용시 폴더 추가가 가능합니다.
-단점
사이트 이용 시 별도의 회원 가입을 진행해야 합니다. 추가 기능을 사용하려면 유료 결제를 해야 합니다.
Part 2. 심하게 깨진 이미지 복구하기
만약 이미지가 심하게 깨져서 이미지 업 스케일링으로도 화질을 개선할 수 없다면, 이미지 복구 프로그램을 통해 원본 화질로 복구해야 합니다. Wondershare Repairit을 사용하면 심하게 손상된 이미지도 원래대로 복구할 수 있습니다.
-단계 1. Wondershare Repairit를 실행하고 [사진 복구] 탭으로 이동합니다. 다음 중앙의 사진 추가 버튼을 클릭하여 복구할 이미지 파일을 가져옵니다.
-단계 2. 이미지 파일이 추가되면 정보를 확인하고 [복구] 버튼을 클릭합니다.
-단계 3. 복구가 완료되면 [미리보기] 버튼을 클릭하여 복구된 이미지를 확인하고 이상이 없다면 [저장] 버튼을 클릭하여 PC에 저장합니다.
맺음말
이미지 업 스케일링이란 이미지 픽셀 사이사이에 새로운 픽셀을 삽입하여 화질을 개선하는 기술을 말합니다. 오늘은 온라인에서 사용할 수 있는 이미지 업 스케일링 사이트 TOP5를 소개해 드렸습니다. 각 사이트마다 제공하는 옵션이나 기능이 다르기 때문에 상황에 맞게 적절하게 선택해서 사용하길 바랍니다. 만약 화질을 개선할 수 없을 정도로 심하게 손상된 이미지라면 Wondershare Repairit을 통해 손상된 이미지를 복구할 수 있습니다.
친절한 TV 용어 사전 – 4K AI 업스케일링
4K AI 업스케일링
[4K AI Upscaling]저해상도더 알아보기 : 해상도 영상을 장면 단위로 분석하여 4K급 화질로 변환해줍니다. 수백만 개의 데이터 베이스를 분석한 똑똑한 AI 퀀텀 프로세서 4K더 알아보기 : AI 퀀텀 프로세서 4K가 저해상도 영상에 질감을 생성하고, 노이즈를 제거하고, 엣지를 선명하게 만들어주어 최적의 컬러와 명암, 디테일을 즐길 수 있습니다.
비디오를 업 스케일하고 해상도를 높이는 3 가지 방법
비디오를 업 스케일하고 비디오 해상도를 더 높은 수준으로 높이는 방법
로라 굿윈 2022년 3월 31일 영상을 편집하다
오래된 DVD에서 일부 영화를 추출했는데 비디오를 1080p로 디지털 방식으로 업 스케일링하고 싶습니다.
홈 엔터테인먼트 시스템 또는 컴퓨터 화면을 업그레이드 한 후 비디오를 더 높은 해상도로 업 스케일링 할 수 있습니다. 저해상도 영상을 고화질로 변환하는 과정입니다. 일부 소프트웨어는 보간 알고리즘을 사용하여 주변에 표시되는 내용에 따라 빈 픽셀을 채 웁니다. 이 기사에서는 고급 비디오 Premiere, Handbrake 등이 있습니다.
1 부 : 비디오를 업 스케일링하는 가장 쉬운 방법
Vidmore 비디오 컨버터 데스크탑에서 비디오를 쉽게 업 스케일링 할 수있는 방법입니다. 일반인의 경우 직관적 인 인터페이스를 통해 빠르게 마스터 할 수 있습니다. 고급 사용자의 경우 원하는 결과를 생성 할 수있는 광범위한 사용자 지정 옵션이 있습니다.
비디오 해상도를 최대 4K 및 UHD로 간단히 높이십시오. MP4, AVI, MKV 등 거의 모든 비디오 형식을 지원합니다. 비디오 품질을 자동 또는 수동으로 향상시킵니다. 다양한 사용자 지정 옵션 및 비디오 편집 도구를 제공합니다. 내장 미디어 플레이어로 업 스케일 된 비디오를 실시간으로 미리 봅니다.
대체로 멀티 스레드를 지원하므로 동영상을 일괄 적으로 업 스케일링하는 가장 쉬운 옵션입니다.
비디오를 간단히 업 스케일링하는 방법
1 단계: 최고의 비디오 고급 소프트웨어 설치
Video Converter를 컴퓨터에 다운로드하여 설치 한 후 실행하고 파일 추가 -> 파일 추가) 업 스케일하려는 비디오 파일을 가져옵니다. 이 소프트웨어는 Windows 10/8/7 및 Mac OS X에서 사용할 수 있습니다.
2 단계: 비디오 해상도 증가
동영상을 업 스케일링하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 클릭 편집하다 창 상단의 메뉴를 클릭하여 비디오 편집기 창을 열고 높이다 탭. 옆의 확인란을 선택하십시오. 고급 해상도 비디오 해상도를 자동으로 높일 수 있습니다.
비디오를 4K로 수동으로 업 스케일링하려면 설정 인터페이스 하단의 버튼을 클릭하고 해결 선택권.
3 단계: 업 스케일 비디오 내보내기
기본 인터페이스의 하단 영역으로 이동하여 적절한 형식 또는 대상 장치를 선택하십시오. 프로필 드롭 다운 목록을 클릭하고 검색 버튼을 눌러 대상 폴더를 설정합니다. 일단 당신의 히트 변하게 하다 버튼을 누르면 비디오 해상도가 즉시 증가합니다.
노트: 최고의 비디오 업 스케일링 소프트웨어는 고급 알고리즘을 사용하여 비디오 해상도를 높이기 때문에 별도의 소프트웨어 나 복잡한 절차가 필요하지 않습니다.
2 부 : Adobe Premiere Pro로 비디오 업 스케일링
Premiere Pro가 전문 비디오 편집기라는 것은 잘 알려져 있습니다. 일부 영화 스튜디오에서는이를 사용하여 상업 비디오를 제작하기도합니다. 픽셀과 고급 비디오를 추측하는 간단한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 컴퓨터에 이미 비디오 업 스케일링 소프트웨어가있는 경우 아래 단계에 따라 수행하십시오.
1 단계: 비디오 업 스케일링 소프트웨어에서 새 프로젝트를 생성하거나 기존 프로젝트를 엽니 다. 머리 파일 -> 새로운 -> 순서 시퀀스 사전 설정을 팝업합니다. 그런 다음 4K 또는 1080p와 같은 원하는 해상도를 설정합니다. 원본 비디오와 동일한 프레임 속도 및 종횡비를 선택해야합니다.
2 단계: 클릭 편집하다 -> 환경 설정 -> 미디어 메뉴 표시 줄에서. 고르다 프레임 크기로 설정 에 기본 미디어 크기 조정 팝업 창에서.
3 단계: 다음으로 업 스케일하려는 비디오를 가져 와서 타임 라인에 넣습니다. 그러면 720p에서 1080p 이상의 비디오로 업 스케일하더라도 비디오가 이미 전체 프레임을 채우는 것을 볼 수 있습니다.
4 단계: 업 스케일 영상을 확대하여 노이즈와 같은 아티팩트가 있는지 확인합니다. 비디오를 선명하게하려면 흐릿한 프레임을 보정하기 위해 언샵 마스크를 적용하십시오. 그런 다음 비디오를 컴퓨터로 내 보냅니다.
노트: Premiere Pro에는 해상도 크기 조정 효과가 없습니다. 또는 After Effects를 사용하여 Premiere Pro에서 비디오를 업 스케일링 할 수 있습니다. Premiere Pro와 After Effects는 모두 높은 하드웨어 요구 사항을 가지고 있습니다.
파트 3 : 핸드 브레이크로 비디오 해상도 높이기
Premiere Pro는 예산이 제한된 사람들에게 비쌉니다. 일부 프리웨어는 Handbrake와 같은 업 스케일링 비디오 해상도의 유사한 용량을 제공 할 수 있습니다. 전문 비디오 인코더로서 비디오 해상도를 조정하거나 비디오를 다른 형식으로 변환 할 수 있습니다. 그러나 비디오 업 스케일링 소프트웨어에는 두 가지 사용자 지정 옵션이 있습니다. 이것이 우리가 아래의 단계별 가이드를 공유하는 이유입니다.
1 단계: Handbrake를 실행하고 오픈 소스 버튼을 눌러 업 스케일하려는 비디오 파일을 가져옵니다. 비디오 업 스케일링 소프트웨어가없는 경우 공식 웹 사이트에서 무료로 다운로드하십시오.
2 단계: 동영상이 추가되면 사전 설정 값을 사용할 수 있습니다. 출력 비디오 속성의 기본 집합입니다. 원하는 출력 형식과 품질에 따라 오른쪽에서 사전 설정을 선택할 수 있습니다.
3 단계: 다음으로 이동 비디오 탭을 클릭하여 모든 사용자 지정 옵션을 표시합니다. 그런 다음 슬라이더를 품질 비디오 해상도를 높이려면 오른쪽으로 이동합니다. 720p의 RF 값은 19-23, 1080p는 20-24, 4K는 22-28입니다.
4 단계: 동영상 업 스케일링 후 시사 효과를 보려면 Handbrake의 기능을 사용하십시오. 클릭 시사 상단 리본 메뉴를 클릭하고 플레이 팝업 창에서.
5 단계: 결과가 만족 스러우면 스타트 버튼을 눌러 업 스케일 된 비디오를 내 보냅니다.
노트: 핸드 브레이크는 시간당 영상 만 처리 할 수 있습니다. 더 많은 비디오를 업 스케일하려면 비디오를 대기열에 추가 할 수 있습니다.
결론
이 기사에서는 Windows 및 Mac OS X에서 해상도를 높이고 비디오를 업 스케일링하는 방법에 대해 설명했습니다. 때로는 고급 하드웨어만으로는 뛰어난 시각적 경험을 얻을 수 없습니다. 사실 Vidmore Video Converter와 같은 강력한 도구가 있으면 오래된 영화를 업 스케일링 할 수 있습니다. 사용하기 쉬울뿐만 아니라 동시에 여러 비디오를 처리 할 수도 있습니다. 더 많은 문제가 있으면이 게시물 아래의 댓글란에 적어주세요.
영상 고화질의 ‘매직’ AI 업스케일링을 아시나요?
새롭게 맞춘 안경을 처음 써보면 마치 세상이 순식간에 선명하게 보이게 되는 것 같은 느낌을 받을 수 있습니다.
나무를 보면 나뭇잎이 갑자기 뚜렷하게 보이고 얼굴의 잔주름과 주근깨도 보이죠. 책을 보면 주석이 보이고 길가의 표지판을 보고 도로의 이름도 읽을 수 있게 됩니다.
저해상도 미디어를 고해상도 미디어로 전환하는 것을 뜻하는 업스케일링은 이와 유사한 경험을 선사합니다..
AI 업스케일링 기술을 사용하면 사진과 영상 등 다양한 시각자료들이 그 어느 때보다 선명하고 사실적으로 보이게 되죠.
왜 업스케일링이 필요할까요?
미국에 TV를 보유한 가정 중 3분의 1이 4K의 초고화질 TV를 갖고 있습니다. 하지만 유튜브, HBO, 넷플릭스 같은 인기 스트리밍 서비스의 콘텐츠들은 대부분 저해상도 영상으로만 이용 가능합니다.
4K TV는 저해상도 이미지를 화면에 맞게 늘려야 하기 때문에 영상이 흐리게 보일 수 있습니다. AI 업스케일링을 사용하면 저해상도 이미지가 그 어떤 방식보다 더 선명한 화질을 유지하면서 화면에 맞게 조절될 수 있습니다. 할 수 있습니다.
1990년대까지 TV에서 많이 사용된 SD(Standard Definition,표준화질)급 영상의 경우, 해상도가 단 480 픽셀에 지나지 않았습니다. 그러나 고화질 TV가 도입되면서 해상도가 720 픽셀에서 1080 픽셀로 높아졌죠. 이 해상도는 현재 TV나 인터넷에서 가장 흔히 쓰이는 해상도입니다.
초고화질 디스플레이 사용자는 4K 마스터링 콘텐츠를 시청할 때 디스플레이를 최대한 활용할 수 있습니다. 저해상도 콘텐츠를 볼 때는 영상을 업스케일링해 디스플레이에 맞도록 해야 합니다.
예를 들어, 풀 HD라고 알려진 1080p 이미지는 4K 이미지 대비 4분의 1 분량의 픽셀이 있습니다. 4K 화면에서 엣지에서 엣지로 촬영된 1080p 영상을 틀려면 TV의 픽셀에 맞게 영상을 늘려야 합니다.
업스케일링은 스마트 TV나 스트리밍 미디어 플레이어와 같은 현재 사용 중인 스트리밍 디바이스를 통해 이뤄집니다. 하지만 대체로 미디어 플레이어는 4K TV에 맞게 고화질 콘텐츠를 크게 개선할 수 없는 기본 업스케일링 알고리즘을 사용하죠.
기본 업스케일링이란?
기본 업스케일링은 저해상도 이미지를 더 큰 디스플레이에 맞게 확대할 수 있는 가장 간단한 방법입니다. 저해상도 이미지의 픽셀들을 복사하고 이를 반복해 더 큰 해상도의 디스플레이의 픽셀들을 채우는 방식이죠.
이미지를 늘리는 과정으로 인해 생길 수 있는 울퉁불퉁한 가장자리를 부드럽게 만들기 위해 필터링이 적용됩니다. 그렇게 하면 4K 디스플레이에 맞게 이미지를 조절할 수 있지만, 색상이 바래거나 흐릿하게 보일 수 있습니다.
AI 업스케일링이란?
AI 업스케일링 방식은 이와 다릅니다. AI 업스케일링을 할 때는 딥 러닝 모델이 저해상도 이미지를 보고 그 이미지가 다운스케일 됐을 때 원래의 저해상도 이미지처럼 보일 수 있는 고해상도 이미지를 예측합니다.
업스케일링된 이미지를 높은 정확도로 예측하기 위해서는, 수많은 이미지를 이용해 뉴럴 네트워크 모델을 훈련해야 합니다. 그 다음 실제 적용된 AI 모델이 저해상도의 영상을 통해 기존의 그 어떤 스케일러로도 생성해 낼 수 없는 놀라운 수준의 선명도와 디테일이 만들어지죠.. 이미지의 가장자리 선명도가 높아지고, 머리카락의 디테일이 더욱 선명해지며, 풍경의 모습도 더욱 뚜렷해지죠.
엔비디아 쉴드 TV를 이용한 AI 업스케일링
엔비디아 쉴드(SHIELD) TV는 AI 업스케일링을 선보인 최초의 스트리밍 미디어 플레이어입니다. 쉴드 TV로 720p나 1080p HD 콘텐츠를 실시간으로 초당 30프레임의 속도록 4K로 업스케일링 할 수 있습니다.
인기 TV 프로그램과 영화의 데이터세트를 이용해 오프라인에서 훈련을 받은 이 모델은 쉴드의 엔비디아 테그라(Tegra) X1+ 프로세서를 이용해 실시간 추론을 합니다. AI 업스케일링을 하면 HBO, 훌루(Hulu), 넷플릭스, 프라임 비디오, 유튜브 등 인기 앱의 HD 영상 콘텐츠를 4K TV에서 더욱 선명하게 볼 수 있어 영상의 몰입감이 높아집니다.
쉴드에서 “기본 업스케일링”과 “AI로 강화된 업스케일링”의 차이를 보려면 아래 이미지를 클릭해 슬라이더를 좌우로 이동하세요.
엔비디아 쉴드를 갖고 있는 분들은 자신의 디바이스 설정에서 기본 모드와 AI 강화 모드 중 선택할 수 있습니다. 데모 모드를 선택하면, 일반적인 콘텐츠와 AI 업스케일링 된 콘텐츠를 옆에 두고 비교할 수 있습니다. AI 업스케일링은 고/중/저 등 디테일 향상 수준에 맞게 조절할 수 있으며, 이런 기능을 활용하면 디테일 예측을 위한 뉴럴 네트워크에 대한 신뢰도를 조절할 수 있습니다.
업스케일링에 대한 보다 자세한 정보는 엔비디아 쉴드 TV에서 확인하세요
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