AI 아웃페인팅과 업스케일링으로 이미지 확장하기 (feat. 스테이블 디퓨전)
AI 이미지 생성, 하면 보통 프롬프트만 입력해서 '새로운' 이미지를 만들어내는 것을 떠올리실 텐데요. 이미 있는 이미지를 '확장'하거나 '고화질'로 만드는 것도 가능합니다.
최근 유튜브에서 접한 AI 이미지 전문가의 워크플로우를 보며 저도 이 기술에 푹 빠져버렸는데요. 오늘은 그중에서도 특히 인상 깊었던 아웃페인팅과 업스케일링에 대해 이야기해보려고 합니다.
1. 아웃페인팅: 이미지의 한계를 넘어 확장하다
아웃페인팅(Outpainting)은 말 그대로 이미지의 '바깥' 영역을 AI가 자연스럽게 채워주는 기술입니다. 마치 이미지를 더 넓은 캔버스에 옮겨놓고 AI가 주변 배경을 그려주는 것과 같습니다.
처음에는 이 기능이 얼마나 자연스러울까 의심했었죠. 하지만 결과는 놀라웠습니다. 원본 이미지와 주변 배경의 경계가 거의 느껴지지 않을 정도로 완벽하게 연결되었기 때문인데요.
이때 가장 중요한 건 바로 '블러드(Blured)' 값입니다.
- 블러드 값이 낮으면: 경계가 뚜렷하게 나뉘어 부자연스러운 결과가 나옵니다.
- 블러드 값이 높으면: 원본 이미지와 새로운 배경이 자연스럽게 섞여 매끄러운 이미지가 완성됩니다.
전문가는 여러 실험 끝에 0.8 정도의 블러드 값이 가장 적절하다는 결론을 내렸는데, 이 값이 이미지의 특징을 유지하면서도 자연스럽게 확장하는 데 큰 영향을 미치는 것 같았습니다.
2. 업스케일링: 흐릿했던 디테일이 살아나다
아웃페인팅으로 이미지를 확장했다면, 다음 단계는 업스케일링입니다. 화질을 높여 이미지의 디테일을 살려주는 기술이죠. 단순히 크기만 키우는 것이 아니라, AI가 이미지를 분석해 새로운 디테일을 추가하는 방식입니다.
특히 흥미로웠던 부분은 4배 스케일링을 적용했을 때였습니다. 단순히 2배만 키웠을 때와는 비교도 안 될 정도로 놀라운 결과가 나타났기 때문입니다.
- 원본 이미지에서는 잘 보이지 않았던 머리카락 한 올, 옷의 질감, 배경의 미세한 흠집까지 생생하게 살아났습니다.
- AI가 단순한 확대가 아닌, 새로운 창조에 가까운 작업을 해낸다는 느낌을 받았죠.
저도 처음에는 "이게 가능하다고?" 싶었지만, 눈앞에 펼쳐진 결과물을 보고 감탄할 수밖에 없었습니다. 인공지능이 이렇게까지 정교한 작업을 해낼 수 있다는 사실에 다시 한번 놀랐네요.
마치며
AI 이미지 생성 기술은 단순히 이미지를 만들어내는 것을 넘어, 기존 이미지의 가능성을 무한히 확장하는 데까지 발전했습니다. 아웃페인팅으로 이미지의 세계관을 넓히고, 업스케일링으로 흐릿했던 디테일까지 살려내는 과정은 정말 흥미로웠습니다.
여러분도 혹시 가지고 있는 이미지의 화질이 아쉽거나 더 넓은 배경을 추가하고 싶다면, 이 두 가지 기술을 한번 활용해보시는 건 어떨까요? 분명 놀라운 결과를 경험하게 될 겁니다!
