SupPixel AI

SUPIR은 이미지와 함께 장면 설명문을 받는다. 따뜻한 조명 아래의 울 코트라고 알려주면 모델은 그 질감과 색온도 쪽으로 기운다. 픽셀만 보고 눈앞의 피사체를 모르는 일반 AI 이미지 업스케일과 갈리는 지점이 여기다.

슬라이더 하나가 유사성과 겉보기를 맞바꾼다. 한쪽으로 밀면 결점까지 원본에 가까워진다. 반대로 밀면 모델이 깔끔한 디테일을 더한다. 벽에 걸기에는 좋고 본인 얼굴과는 멀어진다. 신원이 중요한 사진에서는 이 설정이 결과의 쓸모를 결정한다.

확산 모델 복원이 가장 뚜렷하게 드러나는 곳이 피부다. 좋은 쪽으로도 나쁜 쪽으로도 그렇다. 원본이 어느 정도 괜찮으면 모공과 속눈썹, 머리카락 한 올까지 날카롭게 돌아온다. 얼굴이 수십 픽셀뿐이면 장면에 맞는 그럴듯한 얼굴을 만든다. 사진 속 사람과 같다는 보장은 없다.

JPEG 블록, 밴딩, 저조도 입자는 이 모델이 없애도록 학습한 대상이다. 100퍼센트로 보면 흐릿한 사진도 쓸 만한 윤곽으로 돌아온다. 어려운 쪽은 고운 질감 위에 앉은 노이즈이다. 모델이 입자와 디테일을 구분하지 못하기 때문이다.

설치할 것도, 그래픽카드를 살 일도 없다. 올리고 조정하고 내려받으면 무거운 연산은 상대 서버에서 돌아간다. 오래된 노트북이나 휴대폰으로도 된다는 뜻이고, 동시에 파일이 내 기기를 떠난다는 뜻이다. 기밀 사진이라면 문제가 된다.

새 계정은 구글 로그인 후 적은 크레딧을 받는다. 몇 장은 직접 시험할 수 있는 양이다. 이후에는 크레딧 패키지를 사고, 비용은 월 정액이 아니라 처리한 이미지 수를 따라간다.