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지난 10년 동안 5MP 카메라를 사용하면 최상의 사진을 찍을 수 있었습니다. 그러나 오늘날에는 훨씬 더 선명하고 고화질의 사진을 얻을 수 있기 때문에 동일한 이미지는 품질이 떨어집니다.
GFPGAN은 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어로 이러한 이미지의 해상도를 높이고 보기 좋게 만들 수 있으며 일부 손상도 수정할 수 있습니다. GFPGAN으로 사진을 업스케일링하고 복원하는 방법은 다음과 같습니다.
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GFPGAN이란 무엇입니까?
GFPGAN(Generative Facial Prior Generative Adversarial Network)은 다음에서 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 앱입니다. GitHub . 코드를 다운로드하거나 온라인 버전 중 하나를 사용하여 이미지를 확대할 수 있습니다.
이 애플리케이션은 사전 학습된 GAN 모델을 사용합니다. GAN 모델은 일련의 데이터를 사용하여 패턴을 식별하고 다음을 사용하여 이미지의 간격을 채웁니다. 기계 학습 알고리즘 및 신경망.
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즉, 이 앱에는 이미지의 손상되거나 흐릿한 부분을 유사하게 보이는 다른 사진 조각으로 매끄럽게 대체하는 지능형 처리 알고리즘이 있습니다.
GFPGAN으로 이미지 해상도를 개선하는 방법
GFPGAN AI로 이미지를 업스케일링하고 복원하는 단계는 매우 간단합니다. 웹사이트에 이미지를 업로드하고 프로그램이 변환을 완료할 때까지 기다리기만 하면 됩니다. 방법은 다음과 같습니다.
- 에서 GFPGAN 페이지 열기 GitHub .
- 사용 가능한 온라인 데모 중 하나를 엽니다. 예를 들어, 뒤로 젖히다 .
- 아래로 스크롤하여 아래의 상자를 클릭합니다. 이미지 섹션을 클릭하여 이미지를 업로드하세요. 또는 사진을 끌어다 놓거나 웹캠을 사용하여 사진을 찍을 수 있습니다.
- 이미지가 업로드되면 버전 그리고 규모 설정. 버전은 기본적으로 최신으로 설정됩니다. 더 나은 결과를 위해 배율 인수를 늘릴 수 있습니다.
- 딸깍 하는 소리 제출하다 프로그램이 결과를 생성할 때까지 기다립니다. 스케일링 계수와 거칠기에 따라 이미지에서 눈에 띄는 차이를 볼 수 있습니다.
- 이제 사용 가능한 옵션에서 이미지를 공유하거나 다운로드할 수 있습니다.
그게 다야. GFPGAN 알고리즘을 사용하여 이미지를 성공적으로 확장하고 복원했습니다. 버전과 배율을 조정하여 다른 결과를 얻을 수 있습니다.
GFPGAN AI 한계
이미지 복원 도구는 기적처럼 작동하지만 AI도 해결할 수 없는 몇 가지 제한 사항이 있습니다.
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예를 들어, 이미지 업스케일링 알고리즘은 추가 픽셀을 추가하면서 추측합니다. 아무것도 생성하지 않고 사전 훈련된 모델에서 학습하고 기존 데이터를 사용하여 근접한 추측을 합니다. 따라서 인물이 원본과 완전히 다르게 보일 가능성이 있습니다.
그러나 알고리즘은 매우 매끄럽기 때문에 신원 손실이 거의 발생하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 AI가 사람의 정확한 이미지를 생성하기를 기대하는 것은 비현실적이라는 점을 언급할 가치가 있습니다. 최상의 경우 높은 정확도를 기대할 수 있습니다. 어떤 경우에는 완전히 다른 사람이 될 수 있습니다.
또한 GFPGAN은 얼굴 복원을 위해 정밀하게 제작되었습니다. 따라서 풍경이나 개체를 재생성하려는 경우 결과가 인상적이지 않을 수 있습니다. 경우에 따라 개체가 과도하게 편집되거나 매끄럽게 보일 수 있습니다. 이로 인해 이미지가 부자연스럽게 보입니다. Photoshop과 같은 사진 편집 소프트웨어를 사용하여 업스케일링된 이미지를 조정하여 수동으로 자연스럽게 보이도록 하는 것이 가장 좋습니다.
현재 GFPGAN은 아직 최대 잠재력에 도달하지 못했습니다. 따라서 확대된 이미지가 선명하지 않다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 사진이 지나치게 매끄럽게 보입니다. 당신은 할 수 있습니다 Photoshop을 사용하여 이미지를 선명하게 더 나은 결과를 얻기 위해.
마지막으로 이 도구는 처리 능력이 제한되어 있습니다. 따라서 큰 파일을 향상시키는 것이 번거로울 수 있습니다. 그러나 오래된 저해상도 이미지는 파일 크기가 크지 않습니다.
GFPGAN 버전의 차이점
GFPGAN 알고리즘에는 사용할 수 있는 다양한 버전이 있습니다. 최신 버전이 당연히 더 좋지만 일부 사용 사례에서 항상 건설적인 것은 아닙니다. 예를 들어 버전 1은 사진에 색상을 지정할 수 있지만 개발자는 이후 업데이트에서 해당 기능을 제거했습니다.
다음은 정보에 입각한 결정을 내려 이미지를 확장할 수 있는 각 버전의 이점과 제한 사항입니다. 일부 버전은 온라인에서 사용할 수 없으므로 GitHub 페이지에서 다운로드하여 컴퓨터에서 사용해야 합니다.
버전 1
GFPGAN의 첫 번째 버전은 인상적입니다. 입력 이미지와 매우 유사한 출력을 생성합니다. 또한 흑백 이미지를 자동으로 색칠하는 색상화 기능이 있습니다. 그러나 손상된 이미지를 재생성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
버전 1.2
두 번째 버전인 버전 1.2는 업그레이드된 알고리즘입니다. 그것은 당신의 이미지를 매우 고화질로 만들 것입니다. 이 버전의 유일한 단점은 최고의 품질입니다. 업스케일링된 이미지는 뷰티 메이크업 기능으로 인해 지나치게 빛나고 부자연스러워 보입니다.
이 도구는 더 강력한 이미지를 위해 HDR 기술을 구현하는 것으로 보입니다. 그러나 이 기능은 풍경에 가장 적합하며 동시에 얼굴 이미지를 그림처럼 보이게 할 수 있습니다. 따라서 풍경이 있는 사진에 이 버전을 사용할 수 있습니다. 사진에 효과를 수동으로 추가하려면 자세한 가이드를 참조하십시오. Photoshop을 사용하여 가짜 HDR 이미지를 만드는 방법 .
버전 1.3
버전 1.3은 이전 두 버전보다 좋습니다. 버전 1.2의 지나치게 반짝이는 효과를 줄이고 이미지를 더 자연스럽게 만듭니다. 그러나 사진은 여전히 선명하지 않으며 경우에 따라 사람의 신원을 잃을 수 있습니다. 그래도 이전 버전에 비해 최상의 결과를 제공합니다.
버전 1.4
버전 1.4는 더 나은 결과를 위해 버전 1.3에서 약간 업데이트되었습니다. 최상의 결과를 제공하는 매우 낮은 품질의 이미지로 작업할 수 있습니다. 또한이 버전은 사진의 손상을 자연스럽게 제거 할 수도 있습니다.
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손쉬운 업그레이드 및 저급 복원
GFPGAN은 낮은 품질의 이미지를 고해상도로 변환하는 무료 AI입니다. 이 도구는 아직 개발 중이므로 앞으로 더 나은 버전을 볼 수 있습니다. 정기적으로 업데이트되지만 GitHub 웹 사이트에서 이전 버전을 찾을 수 있습니다.
일부 버전은 특정 작업에 더 잘 작동하지만 때로는 모든 결과가 동일하게 보입니다. 최상의 결과를 얻으려면 버전 및 배율 조정 요소와 같은 사용 가능한 모든 조정을 시도하는 것이 가장 좋습니다.